L’utilisation de l’intervention psychosociale à distance auprès des hommes : quel est l’état des connaissances ?
Bibliographic record
Abstract
Objectif La crise sanitaire relative à la pandémie de COVID-19 a mené la plupart des organismes communautaires, ainsi que ceux du réseau de la santé et des services sociaux à adopter des pratiques d’intervention psychosociale à distance. Or, l’instauration rapide de ce type de pratiques soulève de nombreux questionnements, notamment au sujet des hommes qui, de manière générale, utilisent moins les services psychosociaux en présentiel comparativement aux femmes. Cet article vise à faire état des connaissances actuelles sur l’intervention psychosociale à distance auprès des hommes. MéthodePour atteindre l’objectif de cette étude,une recherche documentaire prenant appui sur la technique PICO a été mise en oeuvre. Cette technique a permis de sélectionner 62 documents pertinents dans plusieurs banques de données et moteurs de recherche. Les textes retenus ont été soumis à un processus d’analyse constitué de 2 étapes : la création de fiches de lecture, suivie d’une analyse de contenu. RésultatsLes résultats de l’étude permettent de constater le manque de données scientifiques quant aux particularités vécues par les hommes lors de l’initiation de la demande d’aide, l’engagement dans la démarche d’aide et l’efficience de l’intervention à distance. Plusieurs éléments semblent néanmoins prometteurs, dont la perception des utilisateurs de services d’avoir plus de pouvoir et de liberté, ce qui pourrait constituer un aspect contribuant à l’engagement dans l’intervention de la part des hommes qui ont une vision traditionnelle de la masculinité. ConclusionIl apparaît que les variables relatives au genre sont très peu utilisées lorsque vient le temps d’analyser les effets de l’intervention psychosociale à distance. Ainsi, d’autres études devront être menées afin d’avoir une vision holistique des réalités vécues par les hommes envers l’offre de services d’intervention psychosociale à distance.
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 | 0.012 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".