Bibliographic record
Abstract
Des hôpitaux psychiatriques ont été fermés assez récemment – à la fin des années 1970 et même au début des années 1980 – dans toutes les régions rurales de l’Ontario. Le cas particulier du Northeastern Psychiatric Hospital de Timmins, qui offrait des services en français, a inspiré la présente étude. Ce centre a été fermé brusquement et sans préavis en 1976 et le processus de désinstitutionnalisation ne s’est pas accompagné, dans sa dernière phase, de l’établissement de nouvelles structures d’accueil et de soins adaptées pour remplacer les anciennes. Nous nous sommes demandé si une telle fermeture, faite sans préavis et sans qu’aient été mis en place des services communautaires de remplacement, était survenue ailleurs dans la province. On aura compris que la question linguistique, la situation périphérique des communautés et la triple stigmatisation des sujets de l’étude (langue minoritaire, santé mentale et situation en périphérie des centres) sont autant d’éléments qui participent à la problématique. Cet article puise à de nombreux entretiens effectués auprès de fournisseurs de soins, d’infirmières, de conseillers, de psychologues et de travailleurs sociaux qui ont travaillé dans les services de santé mentale de la région entre les années 1960 et aujourd’hui.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.110 | 0.049 |
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".