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Record W4386488828 · doi:10.7202/1105589ar

Rencontrer la mer : l’expérience vécue d’une expédition en voilier sur le Saint-Laurent en contexte d’intervention sociale

2023· article· fr· W4386488828 on OpenAlexaffabout
Henri-Bastien Gendreau Robert, Sacha Genest-Dufault

Bibliographic record

VenueIntervention · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicAdventure Sports and Sensation Seeking
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien qu’un nombre grandissant d’études soulignent les bienfaits de l’interaction avec la nature (Institut de cardiologie de Montréal, 2021), rares sont celles qui se penchent spécifiquement sur le rôle des environnements marins dans le cadre des pratiques centrées sur la nature et l’aventure. Or, ces espaces qu’il convient d’appeler les « environnements bleus » possèdent des caractéristiques qui leur sont propres et sont reconnus notamment pour leurs effets bénéfiques sur la santé physiologique et psychologique (White et al., 2020). Il existe à travers le monde différents programmes qui, par l’entremise d’un séjour en mer à bord d’un voilier, ont pour but de soutenir des personnes et des groupes vivant diverses difficultés (Schijf et al., 2017). Les pratiques d’intervention misant sur la navigation à voile offrent ainsi une singulière occasion d’immersion dans un environnement marin. Cet article présente des résultats de recherche et une réflexion quant à ce phénomène à ce jour peu étudié sous l’angle du travail social. L’article s’appuie sur les résultats préliminaires d’un mémoire de maitrise en travail social en cours de réalisation à l’Université du Québec à Rimouski qui vise, par une approche phénoménologique, à mieux comprendre l’expérience vécue par les personnes intervenantes et participantes lors d’une expédition en voilier sur le Saint-Laurent en contexte d’intervention sociale.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.699
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.297 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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