La contribution de programmes offerts par l’organisme Anna et la mer au vécu des jeunes ayant un parent atteint d’un trouble de santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
Je tiens à exprimer un très grand merci à l'ensemble des jeunes participant•es à cette étude; leur sincérité, leur engagement et leur courage ont été remarquables.Je remercie également Rebecca Heinisch pour son dévouement exceptionnel de même que le personnel intervenant d'Anna et la mer.J'offre aussi un sincère remerciement à mes codirectrices d'essai, Julie Lefebvre et Annie Stipanicic, pour leur confiance témoignée tout au long de ce projet.Sur un plan plus personnel, je tiens à exprimer ma gratitude envers mes enfants, Victor, Maëlle, et Morgane, ainsi qu'envers mon amoureux, Robert.Je me considère privilégiée de les avoir dans ma vie, et j'apprends énormément à leurs côtés.Mes remerciements s'étendent également à Mélinda, amie et compagne d'études, avec qui j'ai partagé des moments précieux d'entraide.La rédaction de cet essai marque la dernière étape de mon parcours doctoral.J'ai entamé ce travail durant la pandémie de COVID-19, je l'ai poursuivi durant le trajet à bord du train Tshiuetin, et conclu au cours d'une importante grève syndicale impliquant les travailleur•ses du secteur public, dont les psychologues.
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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,002 |
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 ».