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Contribution des hôpitaux de jour en psychiatrie dans le champ contemporain de la santé mentale au Québec

2013· article· fr· W2121952829 on OpenAlexaffabout
Marie-Laurence Poirel, Émmanuelle Khoury, Lourdes Rodriguez, Nadine Larivière, Catherine Riendeau-Janvier

Bibliographic record

VenueCiência & Saúde Coletiva · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Actuellement au Québec, les hôpitaux de jour en psychiatrie sont des milieux de jour offrant un programme thérapeutique intensif de courte durée, principalement dans un contexte d'activités de groupe. Alors que les hôpitaux de jour sont des acteurs qui font partie intégrante du système de soins en santé mentale depuis plusieurs décennies, la question de leur rôle et de leur contribution spécifique dans le champ des approches et des pratiques de traitement et pour les personnes qu'ils rejoignent est rarement posée. Cet article s'articule autour de l'hypothèse selon laquelle les repères et les cadres actuellement dominants dans le champ de la psychiatrie et de la santé mentale permettent mal de dégager et de prendre en compte certains des paramètres dont il faut tenir compte pour parvenir à préciser et à situer le rôle et la contribution des hôpitaux de jour, dans le système de soin comme pour les personnes auxquelles ces milieux de pratique s'adressent. À partir des résultats préliminaires d'une étude exploratoire poursuivie dans quatre hôpitaux de jour où différents acteurs ont été rencontrés lors d'entrevues (personnes utilisatrices, intervenants, gestionnaires), cet article propose de dégager quelques pistes d'analyse et de réflexion.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.961
Threshold uncertainty score0.280

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.340 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes2
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