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Enregistrement W3123989738 · doi:10.1051/ppsy/202059127/pdf

Solidaires pour la vie

2020· article· fr· W3123989738 sur OpenAlexaboutno aff
Alain Lesage, Jessica Rassy, Catherine A. Burrows, Johanne Renaud, Michèle Lambin, Mathieu Gagné, Marie‐Claude Geoffroy, Monique Séguin, Martin Tremblay, Fabienne Ligier, Sylvanne Daniels, Gustavo Turecki

Notice bibliographique

RevueCairn.info · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Les données probantes démontrent que seule la littératie en santé mentale est efficace pour réduire les tentatives de suicide. Au Québec, le programme de littératie « Solidaires pour la Vie » (SPLV) a été déployé comme stratégie de prévention du suicide depuis 2000. Ce programme a rejoint 50-70% des adolescents, soit plus de 1 150 000 jeunes issus d’une province de 8 millions d’habitants. Les taux de suicide des adolescents ont diminué de 65% durant cette période. Méthode. Des évaluations de programmes ont été menées et démontrent la qualité de ce programme de littératie en santé. Les statistiques des taux de suicide ont été obtenues des Agences de santé publique du Québec et du Canada. Résultats et discussion. Les évaluations de programme réalisées démontrent que le programme augmente les connaissances sur la dépression et modifie les attitudes envers la recherche d’aide. Au Québec, une augmentation des taux des suicides a été répertoriée dans les années 90, suivie d’une diminution générale entre 2001 et 2010, plus prononcée qu’ailleurs au Canada. Conclusion. Il s’agit de la première implantation populationnelle d’un programme de littératie en santé mentale en milieu scolaire démontrée efficace. Cette implantation est associée à une réduction importante des taux de suicide de façon sécuritaire. Ce programme vise la majorité de la population adolescente : inoculant une génération tout entière comme prérequis essentiel à ce programme universel populationnel de prévention du suicide.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0130,021

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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