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Enregistrement W4406143628 · doi:10.51656/wd347c02

Les applications de la sécurisation culturelle en psychothérapie: une étude de la portée

2025· article· fr· W4406143628 sur OpenAlexaffvenueabout
C. Gilbert, Amilie Paradis, Marianne Couillard Larocque, Nolwenn Gonzalez, Yvan Leanza

Notice bibliographique

RevuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs obstacles entravent l’accès à des soins culturellement adaptés, tels que les répercussions du colonialisme (discriminations, etc.) et les différences de référents culturels. La sécurisation culturelle (SC) est une approche décolonisatrice, transformatrice et participative visant à augmenter l’accès aux soins sécuritaires. Bien qu'elle soit de plus en plus mentionnée dans le domaine de la santé et qu’elle puisse être appliquée auprès de différentes populations, les publications portant sur son application en psychothérapie demeurent éparses. Cette étude de la portée, effectuée selon la méthode du JBI, a pour objectif d’identifier et de décrire les applications de la SC en psychothérapie. Les six études retenues ont été réalisées en Australie et au Canada, entre 2015 et 2023, principalement auprès des populations autochtones, des communautés canadiennes, rurales et éloignées, ou des demandeurs d’asile. Les soins centrés sur l’usager, la posture du thérapeute, la collaboration ainsi que les obstacles sont utilisés pour décrire les caractéristiques de l’application de la SC. Finalement, cette étude offre une synthèse des connaissances actuelles concernant la SC en psychothérapie, permettant ainsi de guider l’adaptation des soins pour les groupes minoritaires et marginalisés et d’en cibler les lacunes. Elle contribue également à améliorer l'accessibilité aux soins culturellement sûrs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,341
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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