Bénéfices d’un partenariat pour l’évaluation d’un programme de prévention des surdoses initié par des pairs
Notice bibliographique
Résumé
En 2015, en partenariat avec une équipe de recherche, le programme PROFAN a été mis en place par un groupe de pairs pour contrer le nombre croissant de décès par surdose à Montréal. À partir de 2018, ils ont offert, en collaboration avec l’Association des Intervenants en dépendance du Québec plus de 160 sessions de formation et rejoints 500 organismes québécois, pour un total de plus de 2 000 participants. Une démarche d’évaluation participative a été menée en rapport avec le déploiement du programme. Le niveau d’engagement des deux partenaires a été évalué pour chacune des étapes de la recherche de même que les bénéfices rapportés par chacun. L’examen du niveau d’engagement au cours du processus d’évaluation souligne le grand leadership exercé par l’équipe PROFAN par rapport au financement et à la diffusion des résultats. L’équipe de recherche a exercé ce leadership dans la production du devis, les analyses et la diffusion à l’auditoire de chercheurs et de spécialistes du domaine. La collecte de données a impliqué une collaboration des deux parties. En ce qui a trait aux bénéfices rapportés, certains étaient reliés aux opérations du programme (i.e. crédibilité accrue, soutien pour sa mise à jour ; création de partenariats), alors que d’autres se rapportaient à l’autonomisation des pairs (i.e. développement de compétences). L’urgence d’intervenir pour diminuer les décès semble avoir facilité le financement du projet et le développement de partenariats. Celui entre PROFAN et l’équipe de recherche a été marqué par le partage d’expertise et la collaboration.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».