LA COLLABORATION INTERPROFESSIONNELLE COMME MODALITÉ DE RÉSOLUTION DES IMPASSES THÉRAPEUTIQUES EN PÉDOPSYCHIATRIE : RECHERCHE-ACTION PARTICIPATIVE
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les fondements, la méthode et les résultats d’une recherche-action participative visant à comprendre comment des professionnels travaillant dans une clinique de pédopsychiatrie construisent leur pratique de collaboration interprofessionnelle, le contexte dans lequel se construit cette pratique et comment ils peuvent améliorer la résolution des impasses thérapeutiques en réfléchissant sur cette pratique. Un traitement qualitatif, à partir du procédé d’analyse thématique de données recueillies au cours de périodes de réflexion en équipe et d’une entrevue de groupe, a permis d’identifier sept déterminants du processus de collaboration interprofessionnelle regroupés selon trois thèmes : 1) l’engagement, 2) les interactions et 3) le contexte de pratique. Six déterminants favorisent le travail de collaboration interprofessionnelle, alors qu’un y fait obstacle. La mise en évidence des déterminants au cours du déroulement de la recherche a un impact positif sur le processus de collaboration interprofessionnelle et sur la résolution des impasses thérapeutiques. Les forces et les limites de la recherche, ses retombées pour la pratique et des pistes pour de futures recherches sont présentées.
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 | 0.122 | 0.125 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.003 | 0.016 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".