La recherche d’aide sur Internet chez des adolescents ayant des idées suicidaires : une analyse de concept
Bibliographic record
Abstract
Le concept recherche d’aide est largement utilisé par les professionnels de la santé alors qu’un consensus sur ce concept n’est pas encore atteint. Plus particulièrement, la compréhension du concept de recherche d’aide sur internet chez des adolescents ayant des idées suicidaires demeure embryonnaire. Dans le but de clarifier ce concept en sciences infirmières et d’éventuellement développer des outils pour de futures études, une analyse de concept selon les huit étapes de la méthode de Walker et Avant a été menée. Les résultats de cette analyse proposent trois attributs au concept de recherche d’aide : l’orientation vers un problème, l’action intentionnelle et l’utilisation d’un moyen externe. Les antécédents seraient : l’identification et la perception du problème en fonction des croyances, le désir d’un soulagement, la sélection d’une source d’aide ainsi que la décision d’agir. Les conséquents seraient : le soulagement, le maintien ou l’exacerbation du problème. Plusieurs référents empiriques sont mentionnés, mais aucun ne permet d’évaluer adéquatement les attributs du concept étudié. Enfin, cette analyse de concept permet de mieux comprendre la recherche d’aide et d’émettre des recommandations pour la recherche ainsi que pour la pratique.
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 | 0.011 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".