Profils de l’alliance de travail dans un contexte de soutien à l’emploi auprès de personnes ayant un trouble mental : perspective de l’intervenant
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse de doctorat s’intéresse aux obstacles à l’intégration à l’emploi des personnes ayant un trouble mental grave (TMG) ainsi qu’à un facteur important permettant de les surmonter, soit l’alliance de travail (AT), notamment celle qui se développe entre le conseiller en emploi spécialisé (CES) oeuvrant dans des programmes de soutien à l’emploi (PSE) et ses clients. Un premier article, prenant la forme d’une revue intégrative de la littérature, a permis d’analyser 35 études expérimentales et non expérimentales publiées entre 1997 et 2017 pour identifier les obstacles les plus saillants à l’intégration professionnelle des personnes atteintes de TMG. Six thèmes principaux ont émergé, regroupant les obstacles de nature environnementale (prestations d’invalidité, stigmatisation, soutien social, services professionnels) et ceux de nature individuelle (maladie, expérience professionnelle, compétences, perception de soi, craintes, motivation). Les obstacles les plus fortement appuyés par la recherche étaient le manque d’expérience professionnelle et l’absence de stratégies efficaces pour trouver un emploi. Le deuxième article se concentrait sur l’AT entre le CES et ses clients atteints de TMG, en étudiant non seulement son développement lors des trois premières rencontres de soutien à l’emploi, mais aussi son lien avec l’obtention d’un emploi par le client. À l’aide d’analyse de clusters, trois profils d’AT ont été identifiés. Le profil représentant une alliance très forte et stable était le plus lié à l’intégration d’un emploi par les clients. Les entrevues effectuées avec les CES ont permis de constater que les facteurs susceptibles d’expliquer les différents profils d’alliance sont complexes et interdépendants entre les deux acteurs. Les résultats de cette thèse pourront être utilisés pour former les CES et être intégrés dans les PSE de qualité pour les personnes atteintes de TMG. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Troubles mentaux, emploi compétitif, obstacles à l’emploi, soutien à l’emploi, alliance de travail, réadaptation professionnelle
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".