Pré-implantation de l’Accompagnement-citoyen personnalisé d’intégration communautaire (APIC): Adaptabilité, collaboration et financement, les déterminants d’une implantation réussie
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉCette étude visait à identifier les facilitateurs, les obstacles et la faisabilité d'implanter un Accompagnement-citoyen personnalisé d'intégration communautaire (APIC) pour des aînés en perte d'autonomie et vivant dans la communauté. L'APIC est un suivi hebdomadaire de trois heures réalisé par un accompagnateur non professionnel formé et supervisé qui vise à optimiser la réalisation d'activités sociales et de loisirs de personnes ayant des incapacités. Une recherche-action a permis de réaliser des entretiens semi-dirigés auprès de 16 participants de la communauté. Les principaux facilitateurs de l'implantation sont l'adaptabilité de l'APIC et son appui scientifique, la reconnaissance d'un besoin, l'expertise et la collaboration. La présence de leaders ouverts à la nouveauté et d'individus offrant du soutien est favorable. Le financement de l'implantation, associé à un contexte économique défavorable, est un obstacle. La majorité des participants perçoivent qu'il serait faisable d'implanter l'APIC en l'intégrant à des structures bénévoles déjà existantes. Ces connaissances permettront d'optimiser l'implantation de l'APIC ou d'interventions similaires dans la communauté.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".