Entre la présence et l'intégration sociale: les modes de vie des personnes recevant des services de suivi intensif en équipe dans la communauté
Bibliographic record
Abstract
Quarante ans après l'amorce du processus de désinstitutionalisation, l'intégration sociale des personnes ayant des troubles mentaux graves constitue toujours un enjeu. De fait, leurs conditions de vie sont davantage marquées par l'exclusion, tant d'un point de vue social qu'économique. Afin de faire face à cette situation, et soutenir les personnes dans leur cheminement, a été développé le suivi intensif en équipe dans la communauté. Alors que jusqu'à présent, le regard porté sur ce programme a été surtout évaluatif, cette étude qualitative exploratoire a été menée dans l'optique d'identifier les facteurs qui facilitent ou nuisent au cheminement vers l'intégration sociale de ces personnes. Les études de dossiers et des entrevues semi-dirigées réalisées auprès des 9 participants et participantes de l'étude révèlent l'existence d'une diversité de parcours de vie communautaire. En effet, les analyses de données verticales et transversales ont permis de mettre en évidence 3 modes de vie (nomade, domestique et social), reflétant les façons d'interagir et de participer de ce groupe d'individus. Ces résultats contribuent à lever le voile sur différents enjeux associés à la pratique du suivi intensif en équipe dans la communauté.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".