Rencontrer la mer : l’expérience vécue d’une expédition en voilier sur le Saint-Laurent en contexte d’intervention sociale
Notice bibliographique
Résumé
Bien qu’un nombre grandissant d’études soulignent les bienfaits de l’interaction avec la nature (Institut de cardiologie de Montréal, 2021), rares sont celles qui se penchent spécifiquement sur le rôle des environnements marins dans le cadre des pratiques centrées sur la nature et l’aventure. Or, ces espaces qu’il convient d’appeler les « environnements bleus » possèdent des caractéristiques qui leur sont propres et sont reconnus notamment pour leurs effets bénéfiques sur la santé physiologique et psychologique (White et al., 2020). Il existe à travers le monde différents programmes qui, par l’entremise d’un séjour en mer à bord d’un voilier, ont pour but de soutenir des personnes et des groupes vivant diverses difficultés (Schijf et al., 2017). Les pratiques d’intervention misant sur la navigation à voile offrent ainsi une singulière occasion d’immersion dans un environnement marin. Cet article présente des résultats de recherche et une réflexion quant à ce phénomène à ce jour peu étudié sous l’angle du travail social. L’article s’appuie sur les résultats préliminaires d’un mémoire de maitrise en travail social en cours de réalisation à l’Université du Québec à Rimouski qui vise, par une approche phénoménologique, à mieux comprendre l’expérience vécue par les personnes intervenantes et participantes lors d’une expédition en voilier sur le Saint-Laurent en contexte d’intervention sociale.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».