Habiliter les travailleurs à préserver leur santé mentale: Que font les ergothérapeutes?
Bibliographic record
Abstract
Résumé Description. Les ergothérapeutes accompagnent les travailleurs ayant subi une atteinte à la santé mentale dans leur processus de retour au travail, mais peuvent aussi favoriser le maintien d’une participation saine à long terme. Peu d’écrits scientifiques permettent de comprendre ce rôle émergent. But. Décrire les interventions des ergothérapeutes en regard de l’habilitation des travailleurs à préserver leur santé mentale. Méthodologie. Selon un devis de recherche qualitatif descriptif, des entrevues ont été menées auprès de 19 ergothérapeutes œuvrant en réadaptation socioprofessionnelle. Résultats. Les ergothérapeutes mettent en place 31 interventions réparties en huit catégories. Ces interventions sont principalement axées sur le travailleur lui-même; celles impliquant l’environnement étant moins développées. Conséquences. Les interventions décrites avec spécificité offrent des leviers concrets que les ergothérapeutes peuvent utiliser dans leur pratique. Des travaux de recherche sont toutefois requis pour évaluer l’efficacité de ces interventions.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".