Mieux travailler en situations cliniques complexes : l’expérience des séminaires transculturels interinstitutionnels
Bibliographic record
Abstract
Les nouvelles réalités socioculturelles de la société québécoise offrent l’occasion de repenser les cadres de travail habituels dans le domaine de la santé mentale, en particulier pour ce qui concerne le processus de l’évaluation clinique. Bien qu’elle conserve une certaine part d’objectivité, l’évaluation est en effet fortement teintée par le contexte socioculturel au sein duquel se sont développés nos outils théoriques et nos grilles évaluatives. Les mandats respectifs des institutions auxquelles sont rattachés les intervenants colorent également les façons de penser et de faire des professionnels. Dans cet article, les auteurs soulignent la nécessité de la prise en compte de ces dimensions institutionnelles et politiques au-delà de la simple reconnaissance des différences culturelles en jeu. Pour faciliter ce travail, divers outils sont possibles ; les auteurs présentent ici un type de séminaire bien particulier, appelé à la fois « transculturel » et « interinstitutionnel » puisqu’il s’agit de discussions de cas qui impliquent des patients de cultures diverses et qui s’adressent aux intervenants appartenant à des institutions aux mandats très distincts (Centres Jeunesse, CLSC).
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 | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".