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Record W2896944942 · doi:10.7202/1051101ar

LES ENJEUX INTERSECTIONNELS DE LA DEMANDE DE SERVICES DE SANTÉ MENTALE AU CANADA

2018· article· fr· W2896944942 on OpenAlexvenueaboutno aff
Florina Gaborean, Lilian Negura, Nicolas Moreau

Bibliographic record

VenueCanadian social work review · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous présentons, selon le cadre théorique féministe intersectionnel, une étude visant à mieux comprendre les dynamiques identitaires qui influencent la demande de services de santé mentale des jeunes femmes francophones vivant en situation minoritaire ainsi que les effets croisés de celles-ci sur les facteurs déclencheurs de la dépression, la perception des symptômes et le parcours thérapeutique. Notre analyse révèle que l’imbrication de plusieurs catégories d’inégalité complexifie l’accès aux services de santé mentale des jeunes femmes dépressives en situation minoritaire tout en favorisant l’émergence de stratégies de lutte et de résistance. Le croisement des catégories identitaires de genre, d’âge et de langue parlée produit des effets compensatoires sur la demande de services de santé mentale. Alors que l’image sociale positive de la jeunesse les fait hésiter dans la demande de services, celle liée à l’identité féminine légitime, la dépression et les faiblesses qui pourraient en découler. Les femmes mettent en oeuvre des stratégies pour pallier les inégalités d’accès aux services de santé mentale en français et trouver les services qu’elles considèrent appropriés pour leur problème spécifique. Au lieu de favoriser la discrimination ou la marginalisation, cette imbrication d’appartenances identitaires multiples permet le renforcement du pouvoir d’agir des jeunes femmes francophones.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.866
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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 head0.016
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.266 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations10
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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