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Record W2617871041 · doi:10.7202/1039684ar

La recherche d’effectivité: nature, méthodes et rôle dans la validation des interventions fondées sur les preuves

2017· article· fr· W2617871041 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Policy Implementation Science
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation des Interventions Fondées sur les Preuves (IFP) est de plus en plus encouragée dans le domaine psychosocial, mais leur validation demeure controversée. La recherche sur les IFP est dominée par les études d’efficacité qui visent à tester les effets des interventions dans des conditions optimales. Cependant, les conclusions de ces études peuvent difficilement s’appliquer en pratique. La recherche d’efficacité doit être complétée par la recherche d’effectivité qui vise à tester les effets des interventions dans des conditions de la pratique courante (dans le « vrai monde »). Cet article vise à définir la recherche d’effectivité, à présenter ses principales stratégies de recherche et à dégager ses implications dans la validation des IFP. La recherche d’effectivité représente souvent un premier test de réalité pour une intervention survenant entre la recherche d’efficacité et le transfert éventuel de cette intervention de la recherche vers la pratique. Cette recherche exige un travail d’équilibriste entre des orientations méthodologiques contradictoires : maximiser la validité écologique, la validité externe et l’utilité pratique des résultats et, d’autre part, préserver un bon niveau de validité interne. Réussir cet équilibre permet de produire une preuve pertinente, applicable, généralisable, mais aussi robuste quant aux effets d’une intervention dans un contexte de pratique courante. La recherche d’effectivité est dorénavant incontournable et mérite d’être priorisée au Québec comme ailleurs.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.031
metaresearch head score (Gemma)0.054
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMetaresearch, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.617
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0310.054
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.921
GPT teacher head0.753
Teacher spread0.168 · 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