L’induction pour mieux comprendre le processus de réadaptation chez des individus ayant subi un traumatisme
Bibliographic record
Abstract
La recherche qualitative et inductive est peu utilisée dans le domaine de la santé. Pourtant, ce type d’approche permet de saisir la complexité des interventions menées, notamment de réadaptation, en se focalisant sur la réalité des usagers des services et des intervenants. C’est pourquoi cette méthode a été privilégiée lorsque nous avons voulu comprendre l’impact d’une intervention inductive novatrice, le Fil d’Ariane, sur le processus de réadaptation d’individus ayant subi un traumatisme. L’objectif de cette étude est ainsi double : 1) démontrer les apports de la recherche inductive pour mieux comprendre l’impact des interventions en réadaptation; 2) mieux comprendre les effets d’une intervention inductive novatrice, le Fil d’Ariane. Pour ce faire, des entretiens semi-dirigés avec des usagers et des intervenants ont été réalisés. Ces entrevues révèlent, entre autres, l’importance de l’accompagnement de l’usager par l’intervenant, d’un engagement profond et authentique de l’usager envers le Fil d’Ariane, de même que d’un suivi personnalisé pour l’usager. D’un autre côté, l’intervention exige des intervenants un haut niveau d’engagement, un temps de rédaction important ainsi que des qualités d’écoute et d’empathie.
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 | 0.063 | 0.103 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".