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Enregistrement W3119490488

A Better dissemination of knowledge and experience of early intervention in psychiatric disorders: The creation of a French-speaking branch of the IEPA

2019· article· en· W3119490488 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Conus, Amal Abdel Baki, Marie‐Odile Krebs, Marco Armando, Julie Bourgin, Frédéric Haesebaert, Cynthia Delfosse, Frédérique Nadeau-Marcotte, Logos Curtis, Alessandra Solida

Notice bibliographique

RevueL information psychiatrique · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)InternshipMental healthPsychologyPsychiatryMedical educationPublic relationsMedicinePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the concepts of early intervention in psychosis and other psychiatric disorders are well established around the world, there is a clear lack of such programs in French-speaking countries, except for in Quebec. In order to promote information related to this field, make it accessible to those who do not speak English, and bring together those motivated to develop specialized early intervention programs in French-speaking countries, we took the initiative to develop a French-speaking branch of the IEPA (whose full name is IEPA Early Intervention in Mental Health). Our aim is to organize an annual conference in French, encourage the exchange of skills and tools developed in French, and strengthen collaboration by facilitating the organization of internships and theoretical training sessions in existing centers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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