Évaluation d’un programme de réadaptation en communauté par les arts visuels pour les jeunes présentant un trouble psychiatrique stabilisé
Notice bibliographique
Résumé
Les jeunes atteints d’un trouble de santé mentale doivent composer avec le défi double de la maladie mentale auquel s’ajoutent les nombreux enjeux inhérents à la transition vers l’âge adulte. Fortement ancrées dans le courant du rétablissement, les interventions par les arts ont été montrées prometteuses pour favoriser la réadaptation en santé mentale. Le présent mémoire porte sur l’évaluation pilote du programme Espace Transition au Musée (ETM), une collaboration entre le CHU Ste-Justine et le Musée des beaux-arts de Montréal. Le programme cible des jeunes de 14 à 25 ans aux prises avec un trouble psychiatrique stabilisé. Il propose des ateliers artistiques en groupe visant à favoriser le mieux-être et l’adaptation de ces jeunes, de même qu’à diminuer leur stigmatisation. Les objectifs de recherche étaient d’observer les effets du programme sur la perception de soi et sur la stigmatisation vécue par les participants au programme ETM ainsi que d’explorer les composantes du programme ayant pu entraîner les changements observés suite celui-ci. Des méthodes mixtes ont été utilisées au sein d’une approche naturaliste et collaborative appropriée au contexte novateur du programme. Une convergence entre les données qualitatives et quantitatives a été observée, suggérant l’atteinte d’une perception de soi plus favorable par les participants à la suite de leur participation à ETM ainsi qu’une réduction de la stigmatisation qu’ils perçoivent. Plusieurs composantes favorables (par ex., modalités de groupe et expérience normative) et défavorables (par ex., écarts sociodémographiques entre les types de participants) aux effets du programme ont été identifiées. Ce mémoire appuie donc la pertinence du programme ETM et suggère des pistes d’amélioration potentielle à sa structure. Par extension, le mémoire soutient l’efficacité potentielle d’interventions de réadaptation par les arts visuels pour soutenir le rétablissement des jeunes aux prises avec des troubles mentaux.
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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».