La nature en soutien au rétablissement : retombées et constats d’une intervention de groupe en contexte de nature auprès de jeunes adultes ayant vécu un premier épisode psychotique
Bibliographic record
Abstract
Le premier épisode psychotique (PEP) est un trouble mental grave qui touche majoritairement les jeunes adultes. C’est un phénomène multidimensionnel et complexe duquel il est possible de se rétablir. Certains travaux démontrent des relations entre le rétablissement et les interventions facilitant la mobilisation des ressources personnelles et environnementales des personnes. Parmi celles-ci se trouvent les pratiques centrées sur la nature et l’aventure (PCNA). Bien que ces pratiques soient particulièrement reconnues pour leurs bienfaits sur le rétablissement en santé mentale, peu de travaux portent sur les PCNA réalisées auprès des personnes ayant vécu un PEP. Cet article a donc pour but d’exposer les retombées d’un projet d’intervention réalisé en nature auprès de jeunes adultes ayant vécu un PEP. Les retombées montrent que l’intervention a été bénéfique sur les dimensions clinique, existentielle, fonctionnelle, physique et sociale du rétablissement. En tenant compte de la nature de ce projet et de ses limites, cet article met en lumière le potentiel de telles démarches en travail social auprès des personnes ayant vécu un PEP.
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 | 0.009 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".