Les bonnes pratiques d’interventions psychosociales à adopter lors d’inondation et les facteurs organisationnels favorisant leur bonne marche : point de vue d’intervenantes et d’intervenants de première et deuxième lignes
Bibliographic record
Abstract
En 2017 et en 2019, le Québec a vécu des inondations ayant provoqué d’importants dommages dans plus de 300 municipalités. Ces inondations ont mobilisé un grand nombre d’intervenantes et d’intervenants sociaux et municipaux afin d’assurer la sécurité et le bien-être des personnes sinistrées. Cet article présente le point de vue de ces personnes en lien avec les interventions psychosociales mises en place s’étant avérées efficaces pour atténuer ou prévenir l’apparition de problèmes de santé chez les individus sinistrés, ainsi que les facteurs organisationnels qui ont favorisé leur bon déroulement. Plusieurs types d’intervention psychosociale semblent avoir le potentiel de prévenir la détérioration de l’état de santé et le fonctionnement social des personnes sinistrées, dont l’adoption de l’approche « reaching out » et la mise en place d’équipes dédiées au rétablissement.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".