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Record W4212991915 · doi:10.1522/revueot.v30n3.1389

Carole Dionne, professeure en sciences infirmières

2022· article· fr· W4212991915 on OpenAlexaffvenueabout
France Desjardins, Jeanne Simard

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis plus de 20 ans, la professeure Carole Dionne s’implique au sein de différents organismes à but non lucratif. Sa générosité et son dévouement envers sa communauté l’ont menée à une mise en candidature aux prix Hommage bénévolat-Québec en 2018. Son implication lui permet de mobiliser différents professionnels autour d’enjeux importants pour le développement de la société et de réaliser des projets communs et structurants pour aider les personnes plus vulnérables. Madame Dionne est membre du conseil d’administration du Centre de prévention du suicide 02 et de l’Association canadienne pour la santé mentale section Saguenay. Depuis 2017, elle est présidente de la corporation à but non lucratif Hébergement Plus, dont la mission est de promouvoir le développement, le maintien et l’amélioration de l’habitation communautaire destinée à des personnes ou à des familles à revenus faibles ou modestes; à des personnes âgées en perte d’autonomie; et à des personnes ayant des problèmes particuliers, dont les itinérants, les personnes ayant une déficience intellectuelle ou physique ainsi que les femmes victimes de violence. Cette corporation est notamment propriétaire du service des Habitations du Parc, soit 99 logements destinés à des personnes vivant avec une déficience intellectuelle ou physique ou un trouble du spectre de l’autisme.

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)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.080
Threshold uncertainty score0.268

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0060.003
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0020.004
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0800.030

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 head0.026
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.281 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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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Published2022
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