Participe-présent : co-construction d’un programme visant la participation communautaire des aînés qui vivent des difficultés psychosociales
Bibliographic record
Abstract
ContextePlusieurs aînés québécois vivent avec des problèmes de santé mentale (PSM) ou des difficultés psychosociales telles que l’isolement, le deuil et la détresse psychologique. Ces personnes cumulent plusieurs formes d’exclusion sociale. Cet article relate le développement et décrit les composantes d’un programme visant à promouvoir la participation communautaire de cette population. MéthodeUne démarche de co-construction de pratiques innovantes en promotion de la santé a été utilisée en vue de développer un programme ayant un large potentiel de déploiement. Le processus a inclus plusieurs étapes : l’analyse de besoins, le développement d’un modèle logique, la validation des outils d’intervention par un comité d’experts et la mise à l’essai du programme. Ces étapes ont permis l’ajustement continu de l’intervention en fonction de la rétroaction des parties prenantes. RésultatsParticipe-présentvise à favoriser l’utilisation des ressources de la communauté susceptibles de fournir des occasions d’activités et des espaces de contacts sociaux aux aînés aux prises avec des difficultés psychosociales, avec ou sans PSM. Fondé sur l’approche par les forces, il propose : un entretien individuel, un atelier de huit rencontres, des visites de ressources communautaires et une activité collective de communication médiatique. La mise à l’essai pilote par cinq organismes a montré l’aspect prometteur du programme. ConclusionLe principal levier du projet a été la conciliation des expertises pratiques, conceptuelles et expérientielles des collaborateurs. Le projet a fait face à des défis, notamment des facteurs contextuels tels que l’organisation des services en santé mentale pour les aînés. Des études additionnelles sont nécessaires pour vérifier l’efficacité du programme.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".