Le programme cognitif-comportemental au CJM-IU : l'effet du degré d'exposition au programme sur l'ampleur des troubles de comportement des adolescentes six mois après leur admission au CJM-IU
Bibliographic record
Abstract
L’implantation de programmes probants dans les milieux d’intervention peut comporter son lot de difficultés pour les gestionnaires ainsi que les intervenants en contexte de réadaptation pour adolescents. En effet, les contraintes auxquelles peuvent être confrontés les milieux de pratique mènent parfois à la modification des programmes, ceci en vue de faciliter leur implantation. Il devient alors important de documenter ainsi qu’identifier l’effet des éléments associés à la fidélité d’implantation lorsque les programmes d’intervention sont évalués. En plus d’évaluer l’effet du degré d’exposition au programme cognitif-comportemental implanté dans les unités d’hébergement du Centre jeunesse de Montréal – Institut universitaire (CJM-IU) sur l’ampleur des troubles de comportement des adolescentes, ce mémoire propose une nouvelle piste de recherche. Puisque la recherche empirique ne permet pas encore d’identifier les conditions selon lesquelles il serait possible de modifier les programmes d’intervention qui sont adoptés dans le contexte de la pratique, cette étude propose d’élaborer une logique d’exposition au programme qui s’inspire des principes d’intervention efficace élaborés par Andrews et ses collègues (1990). Cette approche permettrait d’adapter le niveau d’intervention aux caractéristiques de la clientèle, et ce, tout en s’assurant de l’efficacité du programme cognitif-comportemental. L’échantillon de cette étude est donc constitué de 74 adolescentes hébergées au CJM-IU pour une durée de six mois. Les résultats indiquent d’abord que les activités du programme cognitif-comportemental ont été appliquées de façon plutôt irrégulière et bien en deçà de la fréquence initialement prévue, ce qui rend bien compte des difficultés à implanter des programmes en contexte de pratique. Les résultats suggèrent aussi une diminution de l’ampleur des troubles de comportement six mois après l’admission au CJM-IU pour les adolescentes qui étaient caractérisées par une ampleur des troubles de comportement plus marquée au moment de leur admission et qui ont complété un plus grand nombre d’auto-observations durant leur placement.
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 | 0.010 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".