La personnalisation des services de santé mentale : une voie d’avenir
Bibliographic record
Abstract
La personnalisation des services de santé mentale est indissociable d’un processus qui vise à penser et à circonscrire les effets recherchés par les personnes comme des aspirations légitimes, élargissant ainsi leurs possibilités de choix et de contrôle. Dans un premier temps, nous démontrerons que cette visée de personnalisation ne peut être détachée d’un contexte général et de contextes spécifiques, qu’ils soient français, anglo-saxons, québécois ou autres. L’approche narrative constitue à cet égard un apport essentiel favorisant la prise en compte des liens de codétermination entre façons de savoir et formes de pouvoir. Par la suite, les politiques, pratiques et recherches au Royaume-Uni en regard de la personnalisation seront mises en évidence avec un accent particulier sur les approches et outils d’intervention dans le champ de la santé mentale. C’est dans ce cadre que nous présenterons le « Projet Baromètre » dont l’une des retombées est la conceptualisation d’un outil d’intervention et d’évaluation, interactif et accessible via le web, qui met en évidence les forces et les progrès de la personne dans sa communauté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".