De la contrainte vécue en psychiatrie à la justice réparatrice dans un contexte de formation interprofessionnelle en sciences infirmières et en médecine
Bibliographic record
Abstract
La Suisse est l’un des pays où les mesures de contrainte dans les soins en psychiatrie sont le plus régulièrement utilisées. Elles sont souvent considérées comme une manière de protéger les patient.es. Or la restriction des libertés individuelles peut avoir des conséquences négatives comme l’altération de l’estime de soi, l’anxiété et la colère, voire conduire les personnes à un état de stress post-traumatique. De leur côté, les professionnel.les peuvent se trouver en difficulté lorsqu’ils font face à des dilemmes éthiques. Au travers d’un module de cours interprofessionnels destinés aux étudiant.es en sciences infirmières et en médecine, trois interventions pédagogiques ont été développées en associant l’expertise de trois acteurs concernés : un médecin-psychiatre, un formateur-infirmier et une patiente-experte. Dans cet article, nous partageons cette expérimentation à la lumière d’un renversement des rapports de pouvoir et des enjeux relatifs aux professions soignantes.
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 | 0.019 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| 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".