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Enregistrement W4367285533 · doi:10.7202/1092114ar

Attitudes des professionnels envers le trouble de personnalité limite : effets de la formation et différences individuelles

2022· article· fr· W4367285533 sur OpenAlexaffvenue
Chirine Dakkak El Chami, Sébastien Bouchard

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de psychologie · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueTransactional Analysis in Psychotherapy
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les effets d’une formation portant sur l’intervention auprès des TP sur les attitudes des professionnels de la santé mentale à l’endroit du TPL. Les participants ont rempli un questionnaire sociodémographique ainsi que l’Échelle d’attitudes à l’égard des personnes présentant un TPL (ÉA-TPL; Bouchard, 2001), une mesure québécoise qui jouit d’une validation factorielle préliminaire. Les résultats démontrent une amélioration au niveau du score global ainsi qu’aux deux facteurs, Perceptions positives et Aisance en interaction. La quantité supérieure d’heures de formation antérieure, la qualité meilleure de celle-ci, ainsi que le plus grand volume de clientèle présentant un TPL étaient associés à des attitudes plus positives chez les professionnels de la santé mentale avant la formation. Travailler dans un milieu qui n’offre pas nécessairement de services en santé mentale et avoir 40 ans ou plus étaient associés à une moindre susceptibilité au changement après l’atelier.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,320 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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