Bénéfices d’un partenariat pour l’évaluation d’un programme de prévention des surdoses initié par des pairs
Bibliographic record
Abstract
En 2015, en partenariat avec une équipe de recherche, le programme PROFAN a été mis en place par un groupe de pairs pour contrer le nombre croissant de décès par surdose à Montréal. À partir de 2018, ils ont offert, en collaboration avec l’Association des Intervenants en dépendance du Québec plus de 160 sessions de formation et rejoints 500 organismes québécois, pour un total de plus de 2 000 participants. Une démarche d’évaluation participative a été menée en rapport avec le déploiement du programme. Le niveau d’engagement des deux partenaires a été évalué pour chacune des étapes de la recherche de même que les bénéfices rapportés par chacun. L’examen du niveau d’engagement au cours du processus d’évaluation souligne le grand leadership exercé par l’équipe PROFAN par rapport au financement et à la diffusion des résultats. L’équipe de recherche a exercé ce leadership dans la production du devis, les analyses et la diffusion à l’auditoire de chercheurs et de spécialistes du domaine. La collecte de données a impliqué une collaboration des deux parties. En ce qui a trait aux bénéfices rapportés, certains étaient reliés aux opérations du programme (i.e. crédibilité accrue, soutien pour sa mise à jour ; création de partenariats), alors que d’autres se rapportaient à l’autonomisation des pairs (i.e. développement de compétences). L’urgence d’intervenir pour diminuer les décès semble avoir facilité le financement du projet et le développement de partenariats. Celui entre PROFAN et l’équipe de recherche a été marqué par le partage d’expertise et la collaboration.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".