Le logement comme facteur d'intégration sociale pour les personnes classées malades mentales
Bibliographic record
Abstract
Il existe quatre grands modèles d’habitation destinés aux patients désinstitutionnalisés: le « custodial housing», le « supportive housing», le « supported housing» et l’habitation autonome. La familiarité qu’entretiennent les deux premiers modèles d’habitation avec les soins de types hospitaliers nous autorise à les considérer comme des formes d’hébergement (ils apportent sécurité tout en dévalorisant l’autonomie des individus). En revanche, les deux autres modèles d’habitation s’apparentent davantage à des ressources de type logement (ils favorisent la liberté tout en présentant un risque d’isolement). Notre étude jette un éclairage sur la perception qu’ont les ex-patients psychiatriques de leur qualité de vie et de leur degré d’« empowerment» relativement aux différents types d’habitation. Nous avons interviewé 21 Montréalais aux prises avec la maladie mentale et répartis dans les quatre ressources d’habitation. Il ressort de cette étude que l’accès à un habitat convenable constitue une source première d’intégration sociale. Mais il reste encore à développer de nouveaux modèles d’habitation-logement avec support social qui soient aussi bien favorables à la liberté qu’à la sécurité de la personne.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".