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Record W7055943466

Développement d'une activité de loisir en tant que moyen de gestion autonome des périodes libres auprès de trois sujets souffrant de troubles mentaux sévères et persistants hospitalisés dans une unité psychiatrique

2008· dissertation· fr· W7055943466 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2008
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Paid workBehavioral analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude a été menée au sein d'une unité psychiatrique spécifique à Montréal où les patients disposent de plusieurs périodes de temps libres durant lesquelles peu d'entre eux s'occupent de manière active et autonome. De façon exploratoire, des programmes de modification du comportement (PMC) basés sur une approche collaborative et le renforcement positif ont été mis en place dans le but de favoriser le développement d'un loisir autonome chez trois sujets cliniques souffrant de troubles sévères et persistants. L'efficacité de ces PMC a été évaluée à l'aide d'un schème à cas uniques dans lequel étaient manipulés à la fois le niveau de base en fonction des individus et les critères de performance. Dans le but d'optimiser les facteurs de réussite dans l'instauration de tels programmes cliniques, cette étude s'est aussi intéressée aux intervenants de l'unité psychiatrique qui appliquent les PMC. Pour ce faire, un questionnaire pré-post PMC sur les croyances/satisfactions envers les PMC a été présenté aux intervenants et une formation suivie par un groupe d'échanges sur le thème de la modification de comportement leur a été proposée. De part la complexité des problématiques affectant les trois sujets cliniques, il demeure difficile d'établir réellement le niveau d'efficacité de chaque programme en fonction de critères simples et précis. Cependant, les trois sujets ont démontré leur capacité à apprendre un loisir, mais un seul sujet a complété le protocole. Les deux autres sujets ont vu leur PMC terminé précipitamment en accord avec le fonctionnement de leur programme général d'intervention individuelle (PII). Bref, un seul sujet a modifié son comportement conformément aux critères préétablis en fonction de l'efficacité expérimentale et thérapeutique, mais les résultats des deux autres sujets suggèrent que leur performance a probablement reflété davantage une réaction propre à leurs caractéristiques personnelles qu'une réponse occasionnée uniquement par le programme mis en place. Chez les intervenants, le taux de réponse au questionnaire est demeuré insuffisant pour tirer des conclusions. Plusieurs possibilités peuvent venir expliquer ces résultats, comme la résistance au changement, l'instrument de mesure ou le déroulement de la recherche. La capacité à développer une habileté de loisir chez les sujets cliniques pourrait varier en fonction du type de motivation préalable au programme et aussi selon des variables personnelles. Les PMC apparaissent comme une stratégie thérapeutique appropriée à la clientèle et au milieu thérapeutique, tout en s'adaptant aux valeurs actuelles en santé mentale. Malgré les résultats mitigés, il est possible de conclure qu'une approche basée sur la collaboration et le renforcement positif dans le développement d'une activité de loisir durant les périodes libres dans une unité psychiatrique serait une avenue thérapeutique prometteuse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.076

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.014
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.223 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Citations0
Published2008
Admission routes1
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