L'accès aux soins de santé mentale à Montréal : la perception des familles immigrantes
Bibliographic record
Abstract
Tout d' abord, je tiens à remercier mon directeur de thèse, le professeur Emmanuel Habimana, d'avoir accepté de diriger ce travail.Par ses judicieux conseils, son soutien et sa patience, la présente thèse a pu prendre finalement forme.Ses multiples relectures ont été fortement appréciées.Je remercie également le codirecteur de cette thèse, monsieur Saïd Bergheul, dont l'accompagnement, le support, les relectures et les conseils m'ont permis de surmonter les épreuves inhérentes au processus doctoral.Les remerciements se doivent d' être offerts également aux personnes ayant participé à cette thèse; aux individus ayant pris le temps de discuter généreusement des épreuves auxquelles ils ont dû faire face pendant leur expérience de recherche de soins.Leur précieuse collaboration a permis de faire entendre la voix d' une population immigrante qui a un parcours de recherche de soins assez complexe.J'espère que cette étude pourra contribuer à la sensibilisation aux difficultés d' accès aux soins que vivent les immigrants ayant des problèmes psychologiques.Je remercie aussi les membres de mon jury d ' avoir accepté d' évaluer ma thèse, ainsi que mes professeurs de l'UQTR.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".