Implantation de l’Accompagnement-citoyen personnalisé d’intégration communautaire (APIC) : vers l’optimisation de la mise en œuvre de cette approche novatrice visant la participation sociale des aînés
Bibliographic record
Abstract
La présente étude visait à documenter l'implantation de l'Accompagnement-citoyen personnalisé d'intégration communautaire (APIC), lors duquel des bénévoles soutiennent la participation sociale d'aînés, dans des organismes communautaires en identifiant les facteurs favorables et défavorables ainsi que ses conditions essentielles. Soutenu par un devis qualitatif descriptif de type recherche clinique, une rencontre et six entretiens semi-dirigés ont été réalisés afin de documenter cette implantation dans six organismes communautaires œuvrant en milieu urbain au Québec (Canada). Selon les six coordonnatrices de l'APIC, les cinq directeurs généraux et l'agente de recherche, le principal facteur favorable est la conviction des responsables de l'implantation en la valeur ajoutée de l'intervention, incluant sa concordance avec la mission et les valeurs des organismes et les besoins de la population qu'ils desservent. Les facteurs défavorables sont principalement la répartition aléatoire et le temps accordé pour l'implantation. Ces résultats permettront de mieux guider l'implantation de l'APIC à plus grande échelle.
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 | 0.018 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".