Les répercussions du déraillement du train de Lac-Mégantic sur la santé psychosociale d’élèves du primaire
Bibliographic record
Abstract
En 2013, à Lac-Mégantic (Québec, Canada), un déraillement de train a entrainé d’importantes pertes humaines et matérielles. Cet article dresse le portrait psychosocial de jeunes âgés de 10 à 13 ans et documente les impacts de cette catastrophe sur divers aspects de leur vie. Cette étude a été réalisée auprès de 144 élèves du troisième cycle du primaire (5e et 6e années) par l’intermédiaire d’un questionnaire autoadministré en classe dans deux écoles situées à Lac-Mégantic et dans deux autres situées dans des municipalités à proximité. Cette étude a été réalisée à la suite d’une demande formulée par les organismes du milieu constatant le peu d’informations disponibles sur l’état de santé des jeunes de la communauté de Lac-Mégantic exposés au déraillement du train. Elle démontre que, 3 ans et demi après la tragédie, l’exposition à cette catastrophe technologique a des conséquences sur l’état de santé psychologique des enfants, notamment la présence de manifestations de stress post-traumatique et un faible niveau d’estime de soi. Des proportions plus élevées de jeunes exposés que de non exposés considèrent aussi que des problèmes de stress, d’anxiété ou de comportements ont perturbé leur vie familiale et scolaire. Cet article démontre l’importance d’apporter une attention particulière aux enfants pendant et après leur exposition à une catastrophe technologique afin de limiter les effets néfastes d’un tel évènement sur leur santé à court et à plus long terme. Il s’agit d’une contribution originale étant donné que la majorité des études portant sur les conséquences des catastrophes technologiques abordent le vécu des adultes demeurant aux États-Unis ou en Europe. De plus, les études permettant de documenter les conséquences des désastres sur la santé des jeunes ont surtout été réalisées à la suite de catastrophes naturelles dans d’autres pays que le Canada.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".