Le Modèle global de santé mentale publique et les mentors de rétablissement
Bibliographic record
Abstract
Publié pour la première fois en 2009 et révisé en 2013, le Modèle global de santé mentale publique (MGSMP) est d’abord une hybridation conceptuelle entre le rétablissement et la promotion de la santé selon l’OMS. Le MGSMP sert à paramétrer l’intervention des mentors de rétablissement en tant que traceurs de changement en santé mentale publique. Le changement peut être d’ordre personnel, interpersonnel, culturel, socio-économique ou politique. Ce modèle est en effet dit global notamment du fait que les niveaux supranational et individuel se renforcent mutuellement en se relayant avec ; a) un ensemble de règles juridiques et de conventions internationales relatives aux droits de la personne ; et b) les mentors de rétablissement qui canalisent leur savoir expérientiel en évoquant ces conventions pour le développement d’une capacité de changement continu. D’un forum citoyen à l’autre, cette capacité d’influence transformationnelle s’est affirmée au profit d’un effet d’émulation en cascade. Les résultats de cette intervention sont ici rapportés sous forme de recommandations intersectorielles visant à sensibiliser et mobiliser la communauté pour une meilleure prise en compte des déterminants sociaux de la santé et du rétablissement que sont tout particulièrement l’emploi et le travail. Tandis que la révision du MGSMP de 2013 prenait appui sur le 3eforum citoyen consacré au logement, celle-ci s’articule au 4e forum citoyen de 2016. Intitulé « La santé, ça nous travaille ! », il fut animé du début à la fin par des mentors de rétablissement selon une approche méthodologique par cas traceurs, ici traceurs de trajectoire de rétablissement inter et multisectorielle.
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 | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".