Retombées et leçons apprises de la mise en place d’un programme de soutien aux familles (OASIS+)
Notice bibliographique
Résumé
Cadre de recherche : Au Québec, les besoins de répit et de soutien à la participation sociale des parents vivant avec un enfant autiste ou présentant une déficience intellectuelle (DI) sont nombreux et persistants. Cet article porte sur l’expérimentation d’OASIS+, un programme de soutien qui vise à répondre à de tels besoins en misant sur l’engagement d’étudiants dans des programmes professionnalisants. Objectifs : Nos objectifs sont de documenter les retombées de l’expérimentation du programme OASIS+ sur les familles et les étudiants et d’identifier les leçons apprises à travers l’implantation. Méthodologie : Un devis mixte a été utilisé avec des mesures réalisées avant, pendant et après l’expérimentation du programme auprès des parents, des étudiants et des membres du comité consultatif. Résultats : Dix-sept familles et dix étudiants en travail social et en ergothérapie ont participé au programme OASIS+ entre septembre 2019 et mars 2020. Parmi les personnes accompagnées, 41 % présentaient une DI, 35 % étaient autistes et 24 % présentaient un double diagnostic. Les résultats indiquent les retombées suivantes pour les parents : une diminution du sentiment de surcharge parentale, une amélioration de leur participation sociale, une meilleure conciliation de leurs rôles familiaux, sociaux et professionnels. Les étudiants perçoivent une amélioration de leurs connaissances et de leurs compétences. Les leçons apprises touchent le recrutement, le jumelage, la formation et le soutien aux étudiants, l’offre de services, la coordination et la pérennité du programme. Conclusions : OASIS+ est un programme innovant permettant de soutenir les familles dont un enfant autiste ou présentant une DI tout en contribuant à la formation d’une relève engagée. Contribution : Une évaluation de programmes a permis de montrer la contribution d’OASIS+ dans le soutien aux familles et ainsi de dégager les éléments clés à considérer dans sa mise en place.
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 | 0,022 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».