Bibliographic record
Abstract
Fin des années cinquante, début des années soixante. Les nord-américains sont mûrs pour bien des changements. Sur la vieille scène usée des divans des psychanalystes et des hôpitaux psychiatriques disloqués, les programmes de santé commnautaire font leur apparition. Une révolution pour certains, un désastre pour les autres... Mais si les critiques y trouvent du meilleur et du pire, la population en général croit en ce mouvement comme elle avait cru, jadis, en ses chefs politiques et spirituels. De façon quasi mystique. Pourtant, le concept de santé mentale communautaire était loin d’être clair. Même les professionnels n’arrivaient pas à s’entendre pour définir la « santé mentale ». Leur approche était plutôt négative : ils insistaient sur l’absence de maladie, de mésadaptation, de déviation. À cela, une autre difficulté s’ajoutait : comment définir le « communautaire » ? Aujourd’hui encore, tout le monde parle au nom de la communauté sans que l’on sache exactement de quoi il s’agit. Marqués au départ par cette double ambiguïté, les programmes de santé mentale communautaire instaurés au Québec, au Canada et aux États-Unis, allaient bientôt baigner dans la confusion. Et décevoir la population. Résultat : les subventions gouvernementales qui, un peu partout, inondaient les chercheurs universitaires au cours des années soixante, se mirent à diminuer de façon inquiétante. Bien entendu, le domaine obscur de la prévention fut durement touché.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".