Les instruments d’évaluation du processus de résilience
Bibliographic record
Abstract
Les personnes ayant subi un traumatisme craniocérébral modéré ou grave (TCC MG) à l’âge adulte sont amenées à vivre des changements significatifs dans l’actualisation de leurs habitudes de vie et de leurs rôles sociaux. Alors que certains y font face avec des difficultés importantes de fonctionnement personnel et social, d’autres s’adaptent à cette adversité par l’entremise du processus de résilience. Certains auteurs se sont penchés sur les caractéristiques personnelles et environnementales favorisant le processus de résilience. Plus particulièrement, des études ont permis l’élaboration d’instruments ciblant les caractéristiques personnelles et environnementales de la résilience applicables auprès de différentes populations. Ces instruments peuvent aider à planifier l’intervention et à l’évaluer. Toutefois, une préoccupation demeure quant à la validité de ces instruments d’un point de vue clinique et scientifique. Ainsi, l’objectif de l’article est d’exposer divers instruments actuellement disponibles pour les intervenants du réseau de la santé et d’en dégager une critique constructive en vue de leur application clinique et en recherche.
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 | 0.013 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".