Les impacts de l’informatisation des données de service social en milieu hospitalier
Bibliographic record
Abstract
Cet article fait suite à un premier paru dans la même revue en 1992. Les deux écrits rapportent les résultats d'une recherche portant sur l'informatisation des données de service social en milieu hospitalier. Le premier article faisait état d'observations liées au processus d'implantation, tandis que le second traite de l'impact de l'informatisation. Il s'agit d'une étude longitudinale descriptive à caractère exploratoire faite dans six cliniques d'un hôpital. Le bilan de l'expérience est tantôt qualifié de positif, tantôt de formateur. Il ressort de la recherche que la concertation entre les gestionnaires et les intervenants en service social s'impose comme modèle à privilégier à partir de la première étape du processus, à plus forte raison lorsqu'il s'agit d'implanter un projet d'informatisation portant sur un contenu d'intervention professionnelle. Bien que plusieurs impacts positifs aient été observés, on peut croire qu'au moment où les intervenants des cliniques disposeront d'ordinateurs, d'autres changements de plus grande importance surviendront.
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 | 0.077 | 0.219 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".