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Enregistrement W4386828580 · doi:10.3917/eslm.159.0187

L’interdisciplinarité empathique au cœur de l’étude sur le deuil : l’exemple du projet Covideuil-Canada

2023· article· fr· W4386828580 sur OpenAlexaffabout
Chantale Simard, Susan Cadell, Camille Boever, Christiane Bergeron‐Leclerc, Danielle Maltais, Josée Grenier, Geneviève Gauthier, Jacques Cherblanc, Chantal Verdon

Notice bibliographique

RevueEtudes sur la mort/Études sur la mort · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of WaterlooUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le deuil est un sujet de recherche multidimensionnel très complexe qui revêt plusieurs enjeux pour les chercheur·e·s, tant au plan méthodologique qu’éthique. Comment arriver à mieux comprendre cette expérience, dans toutes ses dimensions individuelles et sociales? Par quels moyens protéger les personnes en situation de vulnérabilité qui participent à des études sur le deuil? Quelles stratégies utiliser afin que les chercheur·e·s qui travaillent sur cette question arrivent à se sentir soutenus, voire même épanouis? Quelle méthodologie de recherche peut être déployée pour répondre aux problématiques ciblées? L’approche interdisciplinaire et empathique, utilisée dans le cadre du projet de recherche international Covideuil, semble avoir permis de répondre à ces importantes questions.À partir de cette expérience de collaboration, cet article apporte un éclairage sur les défis et les avantages de l’approche interdisciplinaire et empathique dans l’étude du deuil, propose quelques considérations favorisant sa mise en œuvre et soulève des pistes de réflexion, dans le but d’enrichir et de faciliter la recherche interdisciplinaire dans ce domaine.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0260,011
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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