Identification des besoins de formation continue des travailleurs sociaux pouvant intervenir auprès des endeuillés
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à explorer les besoins de formation continue des travailleurs sociaux pouvant intervenir auprès des endeuillés. Il s’agit de mieux comprendre les besoins de formation continue concernant les pertes, le deuil et l’accompagnement des endeuillés. Se situant dans une perspective qualitative exploratoire, six travailleurs sociaux et agents de relations humaines du Centre intégré de la santé et des services sociaux (CISSS) de Lanaudière ont participé à des entrevues semi-dirigées. De plus, une analyse documentaire des formations continues offertes sur le deuil et inscrites au catalogue de l’Ordre des travailleurs sociaux, thérapeutes conjugaux et familiaux du Québec (OTSTCFQ) a été réalisée. Nous avons utilisé un cadre d’analyse intégrateur s’inspirant de plusieurs concepts clés (la formation continue, la motivation, le développement professionnel, le contexte organisationnel, les savoirs) et du modèle d’analyse des besoins de formation ressentis de Labesse (2008) afin d’analyser nos résultats de recherche. Avec une analyse de contenu thématique, ce modèle a permis de mieux comprendre les besoins de formation continue des travailleurs sociaux pouvant intervenir auprès des endeuillés. Cette recherche a aussi permis d’examiner les formations continues actuellement offertes et de déterminer la concordance entre ces dernières et les besoins identifiés par les participants.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".