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Record W2729346370 · doi:10.7202/1040246ar

Un cadre de référence pour soutenir l’action en santé mentale des populations

2017· article· fr· W2729346370 on OpenAlexaffvenueabout
Pascale Mantoura, Marie-Claude Roberge, Louise Fournier

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicCommunity Health and Development
Canadian institutionsCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec et ailleurs dans le monde, la préoccupation s’accentue en regard de la santé mentale de l’ensemble de la population et de la nécessité de concentrer plus d’énergie sur les interventions préventives et de promotion. Il est alors recommandé que les acteurs de santé publique agissent en tant que chef de file de l’action de promotion de la santé mentale et de prévention des troubles mentaux et établissent les partenariats nécessaires avec les acteurs des secteurs de la santé, des services sociaux et des autres secteurs indispensables à l’action en santé mentale. Les acteurs de santé publique au Canada ne sont toutefois pas encore suffisamment soutenus dans ce rôle. Ils expriment, entre autres besoins, celui d’avoir accès à des cadres structurants qui clarifient leur action en santé mentale. Cet article propose un cadre de référence pour soutenir l’action en santé mentale des populations. Ce cadre identifie les différentes dimensions propres à l’intervention en faveur de l’amélioration de la santé mentale de la population et de la réduction des inégalités de santé mentale. L’article illustre enfin comment l’application de la responsabilité populationnelle au niveau local permet de mettre en pratique les différentes dimensions de ce cadre de référence. Ultimement il permet aux acteurs de santé publique de mieux cerner leur action en faveur de la santé mentale des populations.

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.368
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0120.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

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.

Opus teacher head0.110
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.321 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations4
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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