Les personnes itinérantes souffrant de troubles mentaux graves et persistants à Montréal : profil, services d’urgence psychiatriques et nouvelles interventions
Bibliographic record
Abstract
Cet article rend compte des principaux résultats d'un projet du CLSC des Faubourgs1 portant sur l'intervention auprès des personnes itinérantes souffrant de troubles mentaux graves et persistants. Le projet comporte deux volets : une recherche qui décrit les personnes itinérantes fréquentant les urgences psychiatriques de garde à Montréal et les services qui leur sont dispensés et un projet pilote d'intervention auprès d'un échantillon de la population. La première partie de l'article présente les résultats de la recherche et aborde la question de l'accessibilité de la population aux services psychiatriques et les multiples difficultés reliées, d'une part, aux personnes, à leur maladie, à leurs conditions de vie et à leur résistance aux soins et, d'autre part, à l'organisation des services du réseau de la santé et des services sociaux et à l'existence de ressources dans la communauté pour cette population. La deuxième partie de l'article décrit et évalue sommairement une expérimentation de suivi systématique individuel (case management) et s'intéresse à la question de l'approche d'intervention à privilégier auprès de la population compte tenu de ce qui précède.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".