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Record W2586487001 · doi:10.7202/1038631ar

Adaptation culturelle d’un programme de prévention universel des dépendances pour les enfants autochtones innus

2017· article· fr· W2586487001 on OpenAlexaffvenueabout
Julie-Christine Cotton, Myriam Laventure, Jacques Joly

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicCommunity Health and Development
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs études canadiennes soulignent le manque de programmes adaptés pour les Autochtones dans le domaine des dépendances, particulièrement en prévention pour les jeunes habitant dans une communauté. À l’aide du modèle d’adaptation culturelle de Kumpfer et ses collègues (2008) et d’un devis mixte incorporé, cette étude vise à décrire l’adaptation en « profondeur » du programme de prévention des dépendancesSystème dpour des élèves en provenance d’une école innue du Québec. Pour le volet qualitatif, différents acteurs du milieu autochtone ont été consultés (un directeur d’école, deux enseignants, deux intervenants scolaires, six animateurs, neuf parents) afin d’adapter le programme en « profondeur ». Pour le volet quantitatif, des journaux de bord ont permis, d’une part, de cibler les activités ayant été réalisées et, d’autre part, de déterminer leur degré d’utilité perçue selon les animateurs et les enseignants des activités ayant été animées. Les principales adaptations apportées au programme concernent la durée des ateliers, les méthodes pédagogiques utilisées pour présenter les concepts et l’intégration de références culturelles autochtones. À la lumière de ces résultats, il est recommandé de poursuivre l’adaptation culturelle de ce programme pour ensuite valider sa pertinence culturelle au sein d’autres écoles autochtones et évaluer son efficacité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.599
Threshold uncertainty score0.798

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.174
GPT teacher head0.468
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2017
Admission routes3
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