Point de vue sur la prévention en santé mentale dans les départements de santé communautaire (D.S.C.)
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article nous exprimons un point de vue sur la prévention en santé mentale et cela par le biais de trois questions : 1. comment les concepts utilisés dans le domaine de la prévention en santé mentale peuvent-ils devenir suffisamment opérationnels pour donner lieu à des stratégies qui soient applicables? 2. pourquoi est-il nécessaire de faire référence à des modèles conceptuels de nature inter-causale dans la mise sur pied de stratégies de prévention en santé mentale? 3. où se situe l'utilité d'opérer une distinction entre une intervention de prévention en santé mentale et un programme de prévention en santé mentale? Nous verrons que les principaux obstacles liés à la prévention ne sont pas uniquement la société ou les individus qui la composent; ces obstacles viennent également des professionnels de la santé qui ont souvent une vision ambiguë de ce qu'est la prévention en santé mentale et comment celle-ci pourrait s'effectuer.
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 | 0.010 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".