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Enregistrement W4407197830 · doi:10.7202/1115903ar

Vers de nouvelles approches en santé mentale : possibilités et limites pour les francophones en situation minoritaire à Terre-Neuve-et-Labrador et aux Territoires du Nord-Ouest

2024· article· fr· W4407197830 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sébastien Savard, Solange van Kemenade, Louise Bouchard, Jacinthe Savard, Ghisleine Oukouomi D., Jean Nephetaly Michel

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nouvelles approches axées sur la cybersanté mentale l’aide à la navigation du système, les cliniques sans rendez-vous, ainsi que les approches plus traditionnelles comme les lignes d’aide et de crise cohabitent afin de promouvoir ou d’intervenir précocement en santé mentale. Comment ces interventions répondent-elles aux besoins des francophones en contexte linguistique minoritaire alors que la communication est au coeur d’une consultation réussie? Objectif : Documenter six initiatives à Terre-Neuve-et-Labrador et dans les Territoires du Nord-Ouest. Méthode : Études de cas, incluant trente-six entrevues semi-dirigées auprès des autorités sanitaires, des fournisseurs de soins et des usagers. Résultats : La gratuité, l’anonymat, la rapidité, la présence des pairs travailleurs, l’absence de jugement et des démarches simples facilitent l’accès aux programmes. Parmi les limites, l’insuffisance de services en français et l’accent sur les thérapies brèves peuvent affecter la continuité des services, notamment pour les usagers francophones. Conclusion : Malgré les efforts pour améliorer l’offre de services en santé mentale aux francophones, des lacunes subsistent. L’article présente certaines stratégies qui permettraient d’améliorer l’offre de ces services.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,352 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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