Intervention auprès d'un groupe de soutien pour personnes endeuillées de la Maison de l'Envol de Rouyn-Noranda au Québec
Bibliographic record
Abstract
Je tiens tout d'abord à remercier mon directeur de recherche, Saïd Bergheul.Son écoute et sa compréhension ont donné l'occasion de terminer cette recherche sur un thème peu étudié.De plus, sa passion pour la recherche est contagieuse et il donne le goût de toujours aller plus loin dans nos idées.Je remercie également tous mes professeurs de l'Université du Québec de l'Abitibi-Témiscamingue durant mon parcours au baccalauréat et à la maîtrise en psychoéducation.Par leur enseignement et leur soutien, ils m'ont aidé à forger mon identité en tant que psychoéducatrice et à être fière de cette profession.Bien entendu, je n'y serais pas arrivée sans le soutien de ma famille.Vous avez cru en moi et en mes capacités académiques.Le projet est achevé grâce aux nombreuses corrections et révisions grammaticales et le soutien pour s'occuper des enfants lors des périodes d'écriture.Travailler, s'occuper des enfants et vivre un parcours scolaire aussi exigeant se fait seulement par un travail d'équipe exemplaire et beaucoup de soutien.J'espère sincèrement offrir un modèle de persévérance et de réussite à mes proches et mes amis dans ce processus.J'ai trouvé une passion pour les soins palliatifs et les personnes endeuillées, mais aussi une équipe passionnée à la Maison de l'Envol.Cette aventure a débuté avec Julie Dallaire, la coordonnatrice des soins, qui m'a acceptée comme stagiaire en 2018.J'ai découvert une équipe d'infirmières et d'auxiliaires familiales passionnée et ouverte à mes projets.Un merci particulier à George Lacroix, adjoint administratif et à l'ancienne directrice adjointe, Annie Flamand, d'avoir accepté la mise en place de cette recherche.Pour finir, le soutien de ma collègue et de ma stagiaire en travail social a facilité une prise de données complète et efficace.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".