Bibliographic record
Abstract
Intervenir auprès des parents consommateurs nécessite une coordination entre les différents professionnels et prestataires de services. Le Rond-Point, un centre d’expertise périnatale et familiale de toxicomanie à Montréal, est un projet de services intégrés pour cette clientèle. Le but de cet article est de décrire la démarche participative ayant mené à la conceptualisation du projet du Rond-Point que plusieurs auteurs schématisent sous la forme d’un modèle logique. Aussi, il permet d’apprécier le projet en considérant les conditions préalables permettant l’évaluation. Pour ce faire, 22 professionnels et des documents ont été consultés, pour réaliser une analyse thématique et une triangulation des contenus. Les résultats présentent la réalisation du modèle logique ainsi que les éléments qui divergent entre les sources d’informations. L’analyse permet d’apprécier le Rond-Point en considérant les quatre conditions préalables pour évaluer un programme, soit un modèle clair et bien défini, une plausibilité des liens entre les causes, les services et les résultats, une accessibilité des informations et une utilisation des résultats. Ainsi, le projet n’a pas une maturité ni une stabilité permettant de planifier une évaluation. Certaines conditions préalables doivent être révisées. En bref, cette recherche propose des améliorations pertinentes pour ce centre et apporte des réflexions judicieuses pour ceux qui veulent développer et implanter un tel projet.
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 | 0.022 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".