L’accompagnement citoyen pour l’intégration des aînés ayant un trouble mental
Notice bibliographique
Résumé
À partir des résultats d’une étude pilote, cet article met en lumière les effets d’une approche d’accompagnement citoyen pour l’intégration dans la communauté d’aînés ayant un trouble mental ou des difficultés psychosociales, à partir d’expériences croisées. L’intégration dans la communauté est envisagée comme un processus de reprise du pouvoir d’agir, menant à l’accomplissement d’activités significatives en réciprocité avec des membres de la communauté. L’accompagnement proposé consiste en des rencontres hebdomadaires personnalisées d’un aîné avec un citoyen provenant de la communauté. Les effets de cet accompagnement ont été documentés à l’aide d’entrevues, de questionnaires auprès des accompagnés et des journaux de bord des accompagnateurs. Des effets positifs sur le pouvoir d’agir ont été observés et rapportés, les intentions des accompagnés se traduisant en actions, par exemple, sur le plan de la dimension physique, par la mobilisation dans des activités nouvelles, sur le plan social, par une augmentation des interactions sociales et sur le plan psychologique, par un rehaussement du sentiment de communauté. Cette approche citoyenne pourra ainsi constituer une mesure alternative intéressante pour répondre aux besoins de socialisation et d’inclusion d’aînés ayant un trouble mental ou des difficultés psychosociales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».