MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3165868637 · doi:10.7202/1077073ar

L’utilisation des mesures de contention et d’isolement en centre de réadaptation pour jeunes : une revue systématique des facteurs associés

2021· article· fr· W3165868637 on OpenAlexaffvenue
Mélanie Poitras, Steve Geoffrion

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicFamily and Disability Support Research
Canadian institutionsUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation des mesures de contention et d’isolement (MCI) en centre de réadaptation (CR) est controversée, car ces mesures peuvent entraîner des conséquences négatives pour les jeunes les subissant et pour les éducateurs les appliquant. Bien que les MCI soient considérées comme des interventions « exceptionnelles », plusieurs études révèlent que leur utilisation dépasse leur cadre légal d’application. Le premier objectif de cette revue systématique est de présenter au lectorat francophone les facteurs recensés dans la revue systématique de Roy et al. (2019) qui sont associés à l’utilisation des MCI en CR. Cette première revue systématique couvrant la période de 2012 à 2017 présentait un modèle conceptuel à quatre catégories (caractéristiques des jeunes, des éducateurs, l’environnement, des programmes) regroupant les facteurs associés aux MCI. Le deuxième objectif est de mettre à jour la revue systématique de Roy et al. (2019). La présente revue systématique a été réalisée en recherchant dans PubMed, CINAHL, ERIC et PsycNET des articles publiés entre juillet 2017 et décembre 2020. Les mots clés utilisés étaient des synonymes de MCI, jeunesse, et CR. Six études québécoises répondent aux critères d'inclusion et d’exclusion de la revue systématique. Les études confirment huit facteurs présentés dans Roy et al. (2019) et huit nouveaux facteurs ont pu être classés dans les catégories conceptuelles de leur modèle. Ces ajouts remettent en évidence la complexité de l’utilisation des MCI, contribuent à améliorer la compréhension de leur utilisation et peuvent orienter certaines pratiques individuelles et organisationnelles.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.206
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.093
GPT teacher head0.426
Teacher spread0.333 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue de psychoéducationSame topicFamily and Disability Support ResearchFrench-language works237,207