Implanter les technologies de soutien à l’autodétermination (TSA) : l’expériencevécue par les centres de réadaptation en déficience intellectuelle et troublesenvahissants du développement (CRDITED)
Bibliographic record
Abstract
Les technologies de l’information et des communications constituent une avenue prometteuse pour soutenir le fonctionnement quotidien et accroître l’autonomie des personnes présentant une déficience intellectuelle ou un trouble envahissant du développement. Toutefois, les centres de réadaptation en déficience intellectuelle et en troubles envahissants du développement (CRDITED) éprouvent certaines difficultés à implanter ces innovations technologiques dans leurs pratiques cliniques étant donné leurs processus de gestion. L’article présente la démarche et les résultats d’une recherche-action menée dans différents CRDITED au Québec afin de mettre en place les conditions nécessaires au déploiement réussi d’innovations technologiques en soutien aux pratiques cliniques. Ce projet a mené au développement d’un modèle de gestion de l’innovation technologique qui tient compte des composantes cliniques, technologiques et de gestion.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".