Ressources résidentielles pour adultes avec un trouble mental : développement d'un modèle et d'un instrument de mesure
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche revisite la conceptualisation du logement et des ressources résidentielles pour les adultes avec un trouble mental. Les objectifs visent : (1) à identifier les attributs, dimensions et domaines ; (2) à développer un nouveau modèle ; (3) à concevoir un instrument de mesure pour décrire l’éventail des ressources résidentielles en santé mentale. Méthodologie : Phase 1: Le devis de recherche s’articule autour de la cartographie de concepts, caractérisée par une méthodologie mixte. L’échantillonnage, par choix raisonné, a permis de recueillir une pluralité de perceptions et d’expériences (p.ex. personnes utilisatrices de services, proches, responsables de ressources résidentielles, gestionnaires). Les participants proviennent de cinq régions du Québec (nombre total de participations = 722). Au cours des six étapes de la cartographie de concepts, les participants ont généré des attributs décrivant le logement (n = 221), leur ont accordé une cote numérique (n = 416) et les ont regroupés en catégories (n = 73). Douze participants ont interprété des cartes conceptuelles produites par des analyses multivariées, soit l’échelonnage multidimensionnel (MDS) et la typologie hiérarchique. Des analyses par composantes principales (PCAs) ont été utilisées pour raffiner la conceptualisation (n = 228). Phase II: L’instrument a été développé, utilisé et ajusté à la suite de deux groupes de discussions (n = 23) et d’une étude transversale auprès de ressources résidentielles (n = 258). La passation se fait via une entrevue téléphonique semi-structurée enregistrée, d’une durée moyenne de 130 minutes. Résultats : Les participants ont généré 1382 idées (99.5% de saturation). Les cartes conceptuelles issues de la cartographie de concepts comprennent 140 idées (attributs du logement), 12 dimensions et cinq domaines (indice de stress MDS = 0.2302, 10 itérations). Les analyses PCAs ont permis de retenir quatre domaines, 11 composantes (α = 0.600 à 0.933) et 81 attributs. Les domaines sont : (1) environnement géophysique; (2) atmosphère et fonctionnement du milieu; (3) soutien et interventions offerts; (4) pratiques organisationnelles et managériales. L’instrument développé comprend quatre domaines, 10 dimensions et 83 attributs. À cela s’ajoutent des variables descriptives. L’instrument résulte des Phases I et II de ce projet. Conclusion : L’instrument a été développé en collaboration avec diverses parties prenantes, à partir de considérations ontologiques, réalistes, causales et statistiques. Il dresse le profil détaillé d’une ressource résidentielle sous ses différentes facettes et s’appuie sur la prémisse qu’il n’existe pas de milieu résidentiel idéal pour tous.
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 | 0.016 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".