Le programme d’accompagnement-citoyen PRO-COM : un projet pilote pour améliorer la participation sociale de jeunes atteints d’une lésion neurotraumatique en intégration communautaire
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’une étude mixte pré-expérimentale sur le projet d’accompagnement-citoyen PRO-COM auprès d’enfants et d’adolescents avec une lésion neurotraumatique, cette analyse qualitative vise à approfondir notre compréhension de la perspective des familles et des accompagnateurs sur l’acceptabilité et la faisabilité de ce type d’intervention dans la communauté. Sur les six familles recrutées au départ, trois d’entre elles ainsi que les accompagnateurs des jeunes âgés entre 8 et 18 ans ont complété une première entrevue semi-dirigée; alors qu’une seule famille et l’accompagnateur du jeune ont participé à la deuxième entrevue prévue. Une analyse thématique des journaux de bord des accompagnateurs et des verbatim d’entrevues contribue à identifier les caractéristiques facilitantes pour les accompagnements, ainsi que les éléments liés à l’acceptabilité et à la faisabilité du projet. Malgré ses limites, cette étude laisse entrevoir une intervention suffisamment prometteuse pour être explorée davantage dans des études ultérieures.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.002 | 0.003 |
| 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".