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Record W580247479 · doi:10.71781/6756

Modélisation systémique d’une pratique infirmière d’interface en contexte de vulnérabilité sociale

2013· dissertation· fr· W580247479 on OpenAlexaboutno aff
Lauralie Richard

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInterface (matter)HumanitiesSociologyComputer sciencePhilosophyOperating system

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les services de première ligne des Centres de santé et de services sociaux (CSSS) au Québec, les infirmières sont des acteurs clés des programmes destinés à des populations vulnérables. Ces programmes créent des opportunités pour les infirmières de développer une pratique à l’interface du CSSS et des ressources de la communauté afin d’agir pour réduire la vulnérabilité sociale. Des infirmières commencent d’ailleurs à se mobiliser au-delà de leurs frontières disciplinaires, organisationnelles et sectorielles pour s’engager dans l’environnement de personnes vulnérables, ce que nous désignons ici comme pratique infirmière d’interface. Aucune étude n’a toutefois été repérée en regard de cette pratique infirmière en émergence. Fondée sur une perspective constructiviste et systémique, de même qu’une analyse des conceptions de théoriciennes infirmières sur la pratique, notre recherche doctorale avait pour but de modéliser la pratique infirmière d’interface en contexte de vulnérabilité sociale. Elle a également constitué un cas à partir duquel contribuer aux savoirs théoriques sur le concept de pratique en sciences infirmières. Une étude qualitative exploratoire a été entreprise dans trois CSSS d’une région urbaine. Des entretiens semi-dirigés ont été réalisés avec quinze infirmières. La pratique d’interface de deux infirmières a ensuite fait l’objet d’une année d’observation directe et participante, ce qui a permis de procéder à des entretiens informels avec des gestionnaires ainsi que des membres des équipes interprofessionnelles et communautaires. Une analyse de documents programmatiques et gouvernementaux a complété notre description du contexte de la pratique d’interface. Une analyse thématique amorcée en cours de collecte de données ainsi que la méthode de modélisation systémique de Le Moigne ont permis de soutenir la démarche interprétative et de rendre compte des résultats. Quatre thèmes inter-reliés qualifient la pratique infirmière d’interface. Le premier met en évidence une finalité d’autonomie qui se traduit comme exigence de conformité sociale à l’endroit des personnes vulnérables. Le second porte sur des processus d’engagement relationnels des infirmières pour créer des liens et mettre en relation la clientèle et les acteurs du milieu. Le troisième thème est celui de l’action stratégique de l’infirmière. Enfin, le quatrième fait état d’un espace contradictoire à l’intérieur duquel se déroule la pratique d’interface, lequel comporte un processus de (re)configuration identitaire pour les infirmières. Une réflexion approfondie sur nos résultats, appuyée sur des savoirs disciplinaires en sciences infirmières et en sciences sociales, souligne des dimensions essentielles à considérer pour poursuivre le développement du concept de pratique en sciences infirmières. Spécifiquement, notre thèse permet de réfléchir les concepts centraux de soin et d’environnement en sciences infirmières, en plus d’expliciter le caractère fondamental de deux autres composantes à intégrer dans nos conceptions disciplinaires de la pratique, soit les savoirs et les projets. Cette thèse démontre la pertinence de contribuer à la création d’un « réseau de savoirs » avec d’autres disciplines pour soutenir notre capacité de théoriser la pratique et de renforcer l’intervention en contexte de vulnérabilité sociale.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.254
Threshold uncertainty score0.505

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0030.007
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

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 head0.088
GPT teacher head0.473
Teacher spread0.385 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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
Published2013
Admission routes1
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