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Record W4417230789 · doi:10.3917/spub.254.0155

Survey on the Intervenant Pivot (IP) in service programs for physical and intellectual disabilities and autism in Quebec

2025· article· fr· W4417230789 on OpenAlexaffabout
Mélina Rivard

Bibliographic record

VenueSanté Publique · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicFamily and Disability Support Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsIdentification (biology)Context (archaeology)Face (sociological concept)Identity (music)Perspective (graphical)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Cette étude participative vise à documenter la perception des travailleurs du réseau de la santé et des services sociaux (RSSS) du Québec concernant la fonction d’intervenant pivot (IP) auprès des personnes présentant une déficience physique, intellectuelle ou un trouble du spectre de l’autisme (TSA). Méthode : Un sondage en ligne à méthode mixte a été diffusé dans les établissements du RSSS auprès de 884 répondants. Le questionnaire comprenait des questions fermées et ouvertes. Les données quantitatives ont été analysées de manière descriptive et les réponses ouvertes par analyse thématique structurée. Résultats : Deux rôles principaux ont été identifiés : coordination (89,9 %) et soutien (76,5 %). Toutefois, les définitions et les tâches varient selon les milieux. Les défis rapportés concernent la surcharge de travail, l’absence d’outils et la complexité organisationnelle. Une majorité (77 %) estime qu’une formation est nécessaire pour encadrer cette fonction. Discussion : L’étude met en évidence un besoin de clarification et d’uniformisation du rôle d’IP dans le RSSS. La formation développée en réponse à ces constats constitue un levier structurant, mais doit être complétée par d›autres outils. Conclusion : La mise en œuvre efficace de la fonction d’IP requiert des stratégies de soutien organisationnel durables, incluant des formations, outils partagés et mécanismes de supervision.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.476
Threshold uncertainty score0.946

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.061
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.322 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

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Published2025
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