L’INFLUENCE DES EMPLOYÉS ET DES PROPRIÉTAIRES DES RESSOURCES NON INSTITUTIONNELLES EN SANTÉ MENTALE SUR L’INTÉGRATION COMMUNAUTAIRE DES RÉSIDENTS
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche a été guidée par l’objectif de déterminer l’impact des propriétaires et des employés des ressources non institutionnelles en santé mentale sur l’intégration communautaire des résidents. Pour accomplir cet objectif, des entretiens semi-directifs ont été réalisés auprès de propriétaires, d’employés et de résidents de ces ressources. Les données recueillies lors de ces entrevues ont fait l’objet d’une analyse thématique de contenu. Le modèle de l’intégration communautaire de Segal et Aviram (1978) a servi de cadre conceptuel à l’étude. L’utilisation de ce modèle a permis de nuancer l’analyse des données en amenant une différenciation entre l’intégration ayant lieu à l’intérieur de la ressource d’hébergement, et celle existant à l’extérieur de ce milieu. Les résultats mentionnent que les interventions du personnel de ces ressources visent généralement l’une de ces deux cibles : l’acquisition de l’autonomie des résidents et leur protection. Pour intervenir auprès des résidents, les propriétaires et les employés s’appuient sur leur statut d’autorité. Cependant, lorsque l’autorité est utilisée pour promouvoir l’autonomie ou assurer la sécurité des résidents, cette action a un impact négatif sur l’autre cible, générant des ambivalences.
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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».