Préciser l'intervention d'une équipe de première ligne en santé mentale: un exercice plus difficile qu'il n'y paraît
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs équipes de première ligne en santé mentale ont été implantées au Québec. Ces équipes se développent en l'absence de modèles bien définis. Une étude de cas, inspirée d'une approche constructiviste, visait à soutenir l'une de ces équipes dans un processus d'énonciation et de consolidation de son modèle d'intervention. Deux groupes, l'équipe (n = 16) et ses partenaires (n = 42), ont participé à l'étude. Bien qu'un modèle d'intervention ait été énoncé, celui-ci apparaît peu explicite. Préciser un modèle novateur d'intervention pour l'équipe de première ligne en santé mentale est apparu d'une complexité quasi inextricable, dont la meilleure issue s'est trouvée dans la réaffirmation d'un énoncé général orientant vaguement l'intervention.
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 | 0.017 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".