Les pratiques d’orientation en direction des personnes malades chroniques
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les pratiques d’orientation individuelles et collectives mises en œuvre auprès de personnes malades chroniques, dans le cadre d’une recherche-action portant sur les freins et les leviers de leur retour à l’emploi. Après avoir exposé nos ancrages théoriques et les choix méthodologiques effectués, nous décrirons comment des pratiques collectives au sein d’un dispositif d’échanges et des pratiques individuelles se complètent pour permettre aux sujets de revenir sur leur parcours, de trouver dans le regard des autres un point d’appui à la mise en œuvre des stratégies individuelles et mettre à jour de nouvelles potentialités. La dynamique de groupe joue un rôle important dans la construction du projet en tant que support à la transition professionnelle. L’entretien individuel se centre sur la narration des activités, afin de réactualiser la perception de soi et l’éprouvé des capacités. Lorsque la maladie conduit à un réaménagement du parcours de vie, des capacités et des désirs, la construction de projets peut s’appuyer sur l’expérience des activités déployées depuis l’irruption de la maladie : celles-ci sont l’occasion de confronter désirs et possibles.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".