Bibliographic record
Abstract
Il est largement reconnu que l’exercice d’une activité professionnelle est un des facteurs contribuant le plus efficacement au rétablissement des personnes vivant avec des troubles mentaux sévères. En nous fondant sur une synthèse de la littérature pertinente dans ce domaine, nous nous attachons dans cet article à montrer que le lien étroit entre travail et rétablissement mérite d’être envisagé non seulement en partant du travail pour souligner ses apports au processus de rétablissement, mais également en partant d’une conception approfondie du rétablissement et de ce qu’il implique, pour contextualiser dans ce cadre les pratiques de soutien à l’emploi. Il est intéressant de remarquer la convergence entre les principes des pratiques axées sur le rétablissement et ceux qui orientent les pratiques de référence en matière de soutien à l’emploi. La spécification d’un changement de posture individuelle dans l’accompagnement pour promouvoir le rétablissement importe pour faire évoluer les pratiques d’accompagnement « vers » puis « dans » l’emploi. Nombre de travaux se sont attachés à identifier les façons par lesquelles le travail contribue au processus de rétablissement. Ces bénéfices du travail s’avèrent nombreux et de natures diverses. Ils ont fait l’objet d’études de synthèse qui identifient les principales dimensions en fonction desquelles nous présentons ces facteurs contribuant au rétablissement.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".