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Record W4406119243 · doi:10.51656/n3vb6a16

Les intentions de recherche d’aide des ainés pour un problème de santé mentale

2025· article· fr· W4406119243 on OpenAlexaffvenue
Gabriel Gingras, Laurence Leblond, Philippe Landreville, Pierre‐Hugues Carmichael

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyPsychologyPolitical scienceHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

La prévalence des troubles dépressifs et anxieux est élevée chez les aînés, mais les services en santé mentale sont sous-utilisés par cette population. Selon la théorie du comportement planifié, les intentions de recherche d’aide sont fortement associées au comportement de recherche d’aide. Les intentions de recherche d’aide des aînés ont reçu peu d’attention dans la littérature. Les objectifs de cette étude étaient de comparer les intentions de recherche d’aide des aînés à celles des jeunes adultes, pour ensuite comparer les intentions des aînés pour l’anxiété et la dépression ainsi qu’auprès de sources formelles et informelles. Le General Help Seeking Questionnaire a été complété par 165 personnes âgées (> 60 ans) et 113 jeunes adultes (18 à 36 ans) ayant participé à une étude sur la littératie en santé mentale et la recherche d'aide. Les résultats indiquent que les aînés ont davantage l’intention de demander de l’aide envers des sources d’aide formelles. Aucune différence significative n'est apparue entre les intentions des aînés pour l’anxiété et la dépression ni entre les intentions des aînés et celles des jeunes. Les résultats suggèrent que des études supplémentaires devront être réalisées pour avoir accès à une meilleure compréhension des intentions de recherche d’aide des aînés.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.020
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.226
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0200.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.210
GPT teacher head0.438
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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