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Record W3131648906 · doi:10.71781/7515

Les interventions psy dans les communautés autochtones du Nord du Québec : la transculturation d’une pratique nomade

2019· dissertation· fr· W3131648906 on OpenAlexaboutno aff
Edgar Blanchet

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransculturationPolitical scienceHumanitiesArtLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étiologie et l’épistémologie biomédicale sont importées par les psychiatres, les thérapeutes et les intervenants-es qui pratiquent en milieux autochtones. Elles entrent parfois en conflit avec des conceptions locales des troubles (Laplantine 1998 ; Summerfield et al. 2016). C'est en réaction à ce problème que des champs d'études interdisciplinaires relativement récents tels que la psychiatrie transculturelle et l’ethnopsychiatrie se sont développés. Ces disciplines proposent une épidémiologie socioculturelle et contextuelle de la santé mentale ainsi que des traitements alternatifs originaux (Lecompte et col. 2006). La différence culturelle ferait partie des obstacles au succès du travail de prévention, au traitement et particulièrement au développement d’une alliance thérapeutique (Chandler et Lalonde 1998 ; Kirmayer 2003 et 2009 ; Sterlin et Dutheuil 2000). Dans le Nord du Québec, l’enjeu de la différence sociale et culturelle s’ajoute au fait que certains services de santé sont parfois difficiles à offrir dans les communautés nordiques et donc éloignées des centres urbains et hospitaliers. De plus, le roulement des employés y serait plus grand (Paré 2004). Cette recherche étudie spécifiquement la rencontre clinique dans un contexte interculturel précis et l‘adaptation des services et des cadres psychothérapeutiques qui en suit. Le travail des intervenantes et leur vécu est documentés et analysés en profondeur. Cette recherche accorde une attention particulière à l’analyser de la dynamique originale du soin de type « fly-in, fly-out » (FIFO) et à ses effets sur l’issue des rencontres cliniques. Les données de l’étude témoignent de plusieurs modifications apportées à la pratique des soignantes suite à ce que j’appelle leur psytinéraire interculturel en contexte colonial. Mon étude est fondée sur une approche inductive et qualitative. L’analyse conjugue des données provenant d'une quinzaine d’entrevues semi-dirigées avec des informateurs-trices psy- de même que du matériel de prévention et de formation que ces informatrices ont développé. En bref, je m’intéresse à la manière dont s’articulent la prévention et les soins de santé mentale et aux défis rencontrés par les intervenantes psy. Les variables mises en cause sont : les effets de l’éloignement et de l’isolement (« fly in fly out » - FIFO), la différence sociale et culturelle et d’autres particularités liées au contexte colonial qui entrent en jeux lors des rencontres thérapeutiques (violences coloniales, traumatismes, pauvreté, etc.). Finalement, je me questionne sur les éléments des modèles d’interventions transculturelle et ethnopsychiatrique qui pourraient être importés dans ce contexte afin que le travail clinique ait davantage de succès. En trame de fond, j’interroge quelle place prend la culture portée par les différents acteurs de la rencontre dans les traitements. Une perspective systémique complémentariste inspirée des travaux de George Devereux et de Grégory Bateson s’est avérée très utile.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.047
Threshold uncertainty score0.284

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.004
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2019
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