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Record W7004925443

Participation citoyenne et rétablissement en santé mentale au Québec

2012· other· fr· W7004925443 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCommunity participationPoison controlOccupational training
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, plusieurs personnes souffrent d'un problème de santé mentale. Pour certains utilisateurs de services rencontrés, la participation citoyenne semble jouer un rôle important dans leur processus de rétablissement. La question principale du mémoire est donc : Comment la participation citoyenne agit-elle sur le rétablissement? En abordant l'histoire de la santé mentale au Québec et sa situation actuelle, on comprend mieux comment le concept de rétablissement est apparu et les controverses qu'il suscite. Le rétablissement est défini comme étant un processus personnel qui comporte généralement les dimensions suivantes: d'espoir, d'autodétermination, de connaissance et de défense de ses droits, d'identité positive et d'intégration. La participation citoyenne évolue et est en lien avec la notion de pouvoir. Certains groupes ont trouvé des façons de solliciter et de favoriser la participation citoyenne. La méthodologie du mémoire est qualitative et constructiviste. Six utilisateurs de services en santé mentale ayant une participation citoyenne ont été rencontrés en entrevue individuelle et ensuite en groupe, afin d'échanger sur leur rétablissement et leur participation citoyenne. Selon les personnes rencontrées, la participation citoyenne favorise entre autres l'espoir, le développement de ses compétences, la reprise de son pouvoir, l'entraide et l'estime de soi. Ces éléments agissent également tous sur le rétablissement.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.720
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
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 head0.012
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.236 · 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.

Study designBench or experimental
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
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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