Intervenir auprès des survivants de guerre, de torture et de violence organisée : compte-rendu d’un projet de recherche entre l’Université Wilfrid Laurier et le Centre de santé communautaire de Hamilton et Niagara
Bibliographic record
Abstract
Depuis une vingtaine d’années, le visage de l’immigration au Canada a changé profondément. Avec une immigration d’environ 165 000 personnes entre 2000 et 2001 (Statistiques Canada, 2003), le Canada qui se déclare une société multiculturelle est toujours à la recherche d’une insertion harmonieuse de ces nouveaux arrivants. Aujourd’hui, le pays accueille de plus en plus des personnes immigrantes et réfugiées provenant de pays ravagés par la guerre ou la violence politique. Plusieurs d’entre elles sont des francophones et des francophiles (personnes n’ayant pas le français comme langue officielle, mais qui choisissent le français comme nouvelle langue) qui proviennent d’Asie, d’Afrique et d’Amérique latine. Nous constatons qu’un grand nombre de ces nouveaux immigrants souffrent de problèmes post-traumatiques. Cet article expose les résultats d’une recherche du Centre de santé communautaire de Hamilton-Niagara (CSCH), laquelle visait à identifier les meilleures pratiques s’adressant à ces nouveaux immigrants dont une proportion importante souffre de problèmes d’adaptation.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".