Le dévoilement de soi dans la recherche d’aide et le suivi dans les services de santé mentale et psychiatrie
Bibliographic record
Abstract
Le dévoilement de soi des patients est essentiel au travail des professionnels de la santé, et ceci est encore plus critique en santé mentale où la parole du patient est le reflet du contenu de la psyché. Le dévoilement de soi concerne alors des symptômes invisibles qui sont associés à des problèmes de santé où la discrimination et la stigmatisation sont encore très présentes. Cet article explore les enjeux éthiques de ce phénomène encore très peu étudié. Le dévoilement en tant que processus décisionnel, interpersonnel, dynamique et complexe sera défini et approfondi à l’aide d’exemples tirés de la recherche. Par la suite, la vulnérabilité de la personne qui se dévoile sera abordée, suivie des enjeux liés aux normes de pratique professionnelle associées au dévoilement des patients et à leur responsabilité avers celui-ci. Ces éléments mettent en lumière de nombreuses questions éthiques et nous amènent, en dernier lieu, à une amorce de proposition pour positionner les professionnels impliqués.
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 | 0.050 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.064 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".