<i>Kitsaniq</i> (deuil) chez les jeunes Inuit du Nunavik. Des défis et des pistes de solutions pour les personnes qui veulent les soutenir
Bibliographic record
Abstract
Au Nunavik, au Québec, un nombre démesuré de personnes sont confrontées à la perte de membres de la famille et de proches qui sont décédés dans des circonstances traumatisantes. Bien que ce phénomène soit documenté dans les publications scientifiques, on sait peu de choses sur le deuil qui s’ensuit, sur les services nécessaires pour soutenir les endeuillés − notamment lorsque ce sont des jeunes − et sur les besoins de ceux et celles qui travaillent à offrir ces services. La recherche présentée dans cet article a été réalisée en adoptant une approche ethnographique ciblée afin de combler cette lacune dans les connaissances. Des données ont été recueillies entre 2018 et 2021, au cours de sept visites de terrain de deux semaines effectuées dans une communauté inuit d’environ 1600 personnes. Des entretiens ont aussi été enregistrés avec treize personnes, dont six Inuit, travaillant dans des établissements d’enseignement et de services sociaux. Cette démarche nous a permis d’identifier les obstacles à l’accompagnement du deuil et d’explorer des stratégies susceptibles de guider les initiatives futures en matière de soins aux personnes endeuillées. Il importe de favoriser les stratégies qui s’appuient sur un échange de connaissances – notamment au sujet de l’effet guérisseur d’un retour au territoire – s’appuyant sur l’expertise culturelle, linguistique et expérientielle des Inuit, tout en mettant à contribution les développements récents de la recherche sur les pratiques d’accompagnement du deuil.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".