Composantes d’efficacité des programmes de traitement communautaires destinés aux personnes souffrant de désordres mentaux
Bibliographic record
Abstract
Les programmes communautaires visent à aider les bénéficiaires à s'intégrer de façon permanente au sein de la collectivité. Pour ce faire, ces programmes doivent être constitués de multiples composantes qui visent à réduire ou à éliminer les difficultés présentées par ces personnes. Ces composantes sont : des chimiothérapies; des interventions visant à encourager une prise régulière des médicaments jugés nécessaires; les mécanismes de formation susceptibles d'aider tant le personnel que les patients à évaluer la symptomatologie; une relation stable; des mécanismes permettant d'inculquer aux patients les aptitudes sociales dont ils ont besoin; des programmes de formation professionnelle visant à permettre aux patients de se trouver un emploi ou d'exercer une activité significative; des mécanismes de formation visant à enseigner aux patients les aptitudes pouvant les aider à faire face au stress et à résoudre leurs problèmes; des interventions destinées à les aider à réduire leur consommation d'alcool; des milieux résidentiel, social et communautaire propices à l'amélioration de l'état des patients, afin que ceux-ci puissent accomplir des progrès soutenus et durables.
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".