Pré-implantation de l’Accompagnement-citoyen personnalisé d’intégration communautaire (APIC): Adaptabilité, collaboration et financement, les déterminants d’une implantation réussie
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉCette étude visait à identifier les facilitateurs, les obstacles et la faisabilité d'implanter un Accompagnement-citoyen personnalisé d'intégration communautaire (APIC) pour des aînés en perte d'autonomie et vivant dans la communauté. L'APIC est un suivi hebdomadaire de trois heures réalisé par un accompagnateur non professionnel formé et supervisé qui vise à optimiser la réalisation d'activités sociales et de loisirs de personnes ayant des incapacités. Une recherche-action a permis de réaliser des entretiens semi-dirigés auprès de 16 participants de la communauté. Les principaux facilitateurs de l'implantation sont l'adaptabilité de l'APIC et son appui scientifique, la reconnaissance d'un besoin, l'expertise et la collaboration. La présence de leaders ouverts à la nouveauté et d'individus offrant du soutien est favorable. Le financement de l'implantation, associé à un contexte économique défavorable, est un obstacle. La majorité des participants perçoivent qu'il serait faisable d'implanter l'APIC en l'intégrant à des structures bénévoles déjà existantes. Ces connaissances permettront d'optimiser l'implantation de l'APIC ou d'interventions similaires dans la communauté.
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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».