La contribution de programmes offerts par l’organisme Anna et la mer au vécu des jeunes ayant un parent atteint d’un trouble de santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Je tiens à exprimer un très grand merci à l'ensemble des jeunes participant•es à cette étude; leur sincérité, leur engagement et leur courage ont été remarquables.Je remercie également Rebecca Heinisch pour son dévouement exceptionnel de même que le personnel intervenant d'Anna et la mer.J'offre aussi un sincère remerciement à mes codirectrices d'essai, Julie Lefebvre et Annie Stipanicic, pour leur confiance témoignée tout au long de ce projet.Sur un plan plus personnel, je tiens à exprimer ma gratitude envers mes enfants, Victor, Maëlle, et Morgane, ainsi qu'envers mon amoureux, Robert.Je me considère privilégiée de les avoir dans ma vie, et j'apprends énormément à leurs côtés.Mes remerciements s'étendent également à Mélinda, amie et compagne d'études, avec qui j'ai partagé des moments précieux d'entraide.La rédaction de cet essai marque la dernière étape de mon parcours doctoral.J'ai entamé ce travail durant la pandémie de COVID-19, je l'ai poursuivi durant le trajet à bord du train Tshiuetin, et conclu au cours d'une importante grève syndicale impliquant les travailleur•ses du secteur public, dont les psychologues.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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.
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".