Une aventure intrapreneuriale au service des sans-abri
Bibliographic record
Abstract
La mort d’un sans-abri sur les marches d’un hôpital londonien constitue un traumatisme organisationnel, tant l’événement choque le corps médical et révèle l’incapacité du système à prendre en charge les problèmes liés à l’itinérance. Un Professeur reconnu mène une enquête remettant en question la prise en charge des exclus par le NHS 1 , puis entreprend d’imaginer une solution innovante et de constituer une équipe médicale dotée d’un fort esprit entrepreneurial. Celle-ci crée une entité ‘Side by side’ (SBS) 2 dédiée aux sans-abri, au sein de l’hôpital. Composée d’un médecin, d’une infirmière et de trois carenavigators ayant tous vécu dans la rue, l’équipe est à l’écoute de ces patients aux besoins médicaux et sociaux complexes. Ses membres coordonnent les soins hospitaliers et accompagnent leur sortie de l’hôpital en trouvant des solutions d’hébergement, mais surtout ils favorisent la résilience. L’article tente de saisir comment le nouveau système de soin des sans-abris favorise la résilience, c’est-à-dire l’aptitude à surmonter un traumatisme survenu à la suite d’un choc à la fois au niveau individuel, au niveau de l’équipe SBS, mais également au niveau du NHS et de la profession médicale.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.006 |
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".