Le programme de liaison de la Clinique Mauve : quel futur pour ce projet d’intervention collective pour personnes LGBTQI+ migrantes à Montréal ayant émergé en contexte de crise sociosanitaire de la COVID-19?
Notice bibliographique
Résumé
Au printemps 2020, une équipe interdisciplinaire (travail social, médecine et psychologie, notamment) et intersectorielle met sur pied la Clinique Mauve, un point de services intégrés pour personnes LGBTQI+ migrantes à Montréal (Canada). Parmi les services offerts, on trouve le programme de liaison, un projet innovateur d’intervention collective ayant pour but de réduire les impacts de la crise sociosanitaire sur cette population. Dans le cadre de ce mémoire, je cherche à 1) documenter l’expérience réalisée et 2) déterminer les leçons qu’on peut tirer de cet usage de méthodologies d’intervention collective dans un contexte de crise sociosanitaire. Pour y arriver, j’utilise principalement deux cadres théoriques : la typologisation de l’intervention collective de Bourque et al. (2007) et le modèle de résilience communautaire de Kirmayer et al. (2009). J’inscris ma démarche de recherche dans deux approches évaluatives : l’évaluation axée sur l’utilisation (Patton et Campbell-Patton, 2022) et l’évaluation descriptive en contexte de développement (Marceau, 2022 ; Rey et al., 2022). L’analyse des résultats met en lumière les forces et les limites de l’intervention collective, de l’intervention multilingue et culturellement adaptée et du soutien socio-économique et matériel en contexte de crise sociosanitaire de la COVID-19. Elle permet aussi de découvrir les nombreux défis qui ont ponctué la réalisation de cette expérience dans un contexte hors du commun. Une série de recommandations visant les responsables de la Clinique Mauve conclut ce mémoire.
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 | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».