Bibliographic record
Abstract
L'entrevue avec le professeur émérite Serge Dumont, réalisée par Gabrielle Fortin, explore son parcours remarquable en travail social, particulièrement dans le milieu hospitalier. Serge Dumont, diplômé en service social de l'Université Laval en 1980, a consacré 15 ans à travailler comme travailleur social au CHU de Québec, tout en poursuivant des études de maîtrise et de doctorat en sciences de l’orientation. Il est ensuite devenu professeur à l’École de travail social et de criminologie de l’Université Laval, où il a dirigé de nombreux projets de recherche et fondé plusieurs institutions, dont le Centre de recherche sur les soins et les services de première ligne (aujourd'hui VITAM) et l'Institut de soins palliatifs et de fin de vie Michel-Sarrazin - Université Laval. Au cours de l'entretien, Serge Dumont revient sur les débuts de sa carrière et explique son choix pour le travail social. Il évoque également les défis et les apprentissages qui ont marqué sa pratique en milieu hospitalier dans les années 1980, période d'effervescence où les liens entre santé et conditions sociales sont devenus de plus en plus évidents. Par la suite, il parle de son passage à l'enseignement universitaire. Il souligne l'importance de créer des liens avec les étudiants pour les aider à se développer, et évoque son rôle dans le développement de la formation interprofessionnelle en santé. Serge Dumont raconte également son engagement dans la recherche en soins palliatifs, domaine où il a grandement contribué à l'avancement des connaissances. Enfin, il partage sa vision pour l'avenir du travail social, insistant sur l'importance de la collaboration interprofessionnelle et de la recherche intégrée pour améliorer les soins et services offerts aux personnes.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".