Démarche réflexive d’analyse en partenariat sur l’élaboration de stratégies pour améliorer l’offre de services en santé mentale des personnes ayant subi un traumatisme craniocérébral modéré ou grave
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude est de déterminer les priorités d’action afin d’améliorer l’offre de services de santé mentale suite à un traumatisme craniocérébral (TCC) modéré ou grave. Quatre-vingts participants (intervenants et intervenantes, décideurs et représentants et représentantes de la communauté) ont participlé au forum de discussion. Un logiciel d’analyse qualitative des énoncés de la démarche réflexive (Démarche réflexive d’analyse en partenariat : DRAP) a été utilisé pour recueillir et analyser les énoncés (Boudreault et Kalubi, 2007). Les participants (hommes et femmes) devaient évaluer l’importance de chaque énoncé (incontournable, nécessaire, souhaitable). Un total de 341 énoncés ont été proposés dont 70,3 % ont été jugés comme étant incontournables dans le secteur des pratiques cliniques, 63,2 % dans le secteur des politiques, 50,7 % et 66,6 % dans les secteurs organisation des services et formation respectivement. Cette activité de réflexion provinciale en partenariat propose un plan d’action afin d’améliorer l’offre de services en santé mentale suite à un TCC modéré ou grave.
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 | 0.039 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".