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Enregistrement W3169268231 · doi:10.7202/1078013ar

Arrimage entre le RSSS et les municipalités dans le programme MADA : une analyse selon un modèle de la gouvernance collaborative

2021· article· fr· W3169268231 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicolas Goudreault, Suzanne Garon, Anne Veil, Nancy Lévesque

Notice bibliographique

RevueEnfances Familles Générations · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cadre de la recherche : Le vieillissement de la population est particulièrement rapide au Québec et s’accompagne d’une diminution du soutien aux personnes âgées (Maltais, 2018). De surcroît, les aînés représentent un groupe social à haut risque d’isolement social avec les conséquences importantes sur leur santé qui s’ensuivent (Holt-Lunstad et al., 2017). Ces problématiques requièrent la mise en place de programmes nationaux pour veiller au bien-être des aînés, tel le programme Municipalités amies des aînés (MADA). Or, le partenariat actuel entre les acteurs municipaux et ceux du RSSS est défaillant et diminue son apport à la démarche. Objectifs : Exposer les écueils qui entravent le partenariat intersectoriel dans le programme MADA entre la municipalité et le réseau de la santé et des services sociaux (RSSS), selon le modèle de la gouvernance collaborative d’Ansell et Gash (2007). Dégager des pistes de réflexion fondées sur des expériences réalisées au Québec. L’analyse de celles-ci pourrait servir à améliorer le partenariat intersectoriel et, ultimement, à mieux répondre aux besoins de la population vieillissante. Méthodologie : Pour illustrer l’état actuel du partenariat entre les acteurs municipaux et ceux du RSSS, nous avons eu recours à une méthode qualitative suivant trois dispositifs : 1) une recension sommaire des écrits; 2) les résultats de recherche de l’équipe de recherche MADA-Québec; 3) des entrevues avec les acteurs du milieu (aux niveaux stratégique, gestionnaire et opérationnel). Résultats : Les entrevues ont permis de faire ressortir les écueils présents dans le partenariat intersectoriel au niveau des conditions préalables, selon le modèle de gouvernance collaborative d’Ansell et Gash. Elles ont également aidé à identifier des expériences réalisées au Québec qui peuvent servir de pistes de réflexion pour rétablir le partenariat intersectoriel. Conclusion : Le partenariat entre acteurs municipaux et RSSS doit être optimisé afin d’assurer une réponse adéquate aux besoins des aînés dans la démarche MADA. Contribution : L’analyse selon le modèle d’Ansell et Gash démontre une faiblesse du partenariat intersectoriel dans la démarche MADA. Les expériences présentées pourront inspirer de nouvelles pratiques prometteuses à cet égard.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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