« J’ai compris la détresse que ça amenait » : le témoignage comme amorce à l’empathie envers les joueuses et joueurs
Notice bibliographique
Résumé
La formation des professionnels revêt une importance cruciale pour offrir des services empreints d’empathie aux personnes stigmatisées, telles que celles vivant des problèmes de jeux de hasard et d’argent (JHA). Parmi les stratégies pédagogiques existantes, le témoignage est une pratique pertinente et courante. Toutefois, la manière dont les étudiants perçoivent les témoignages des personnes ayant des problèmes de JHA reste peu documentée. L’objectif est de documenter l’empathie des étudiants exposés au témoignage d’une personne qui a vécu des problèmes de JHA, selon leurs perceptions. Des entrevues qualitatives semi-structurées auprès de huit étudiants ayant suivi un cours qui comprend un ensemble d’activités pédagogiques visant à développer l’empathie chez les étudiants ont été réalisées. Quatre thèmes majeurs ont émergé : les conditions propices à l’empathie, la résonance émotionnelle avec la personne qui a témoigné, une nouvelle compréhension de son vécu, ainsi que l’influence du témoignage sur la pratique professionnelle. Cette étude encourage l’intégration des témoignages dans la formation des professionnels, en tenant compte du profil expérientiel des étudiants et avec un ensemble d’activités pédagogiques présentant l’information de manière visuelle et auditive.
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 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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».