Les effets de la pandémie de COVID-19 sur l’intervention collective visant la mobilisation et le développement des communautés à Sherbrooke
Bibliographic record
Abstract
L’article explore les effets de la pandémie de COVID-19 sur les pratiques d’intervention collective et l’action intersectorielle à Sherbrooke, au Québec, pour comprendre les dynamiques locales pendant la crise sanitaire. Des entrevues individuelles semi-structurées ont été combinées à une analyse de documents. Une analyse de contenu thématique a permis de donner un sens aux données recueillies. Les résultats se déclinent en cinq thèmes principaux. Les processus d’intervention collective et d’action intersectorielle se caractérisent, avant la pandémie, par une culture de collaboration bien établie, par des concertations matures et par des pratiques concertées; pendant la pandémie, par une gestion agile de la réponse, par des intervenants résilients et créatifs ainsi que par une définition spontanée de nouveaux rôles adaptés au contexte. Les stratégies de communication proposées s’articulent autour des sources d’accès à l’information et de la compréhension des informations communiquées. L’analyse des effets de la pandémie révèle des besoins émergents et des vulnérabilités à prendre en compte.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".