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Record W7104463800 · doi:10.71781/17845

Projet pilote d’implantation d’une banque de données à la Clinique universitaire de psychologie de l’Université de Montréal (CUP) : une étude qualitative des impressions des cliniciens face à la mise en œuvre d’un système de collecte de données clinique et de recherche

2022· dissertation· fr· W7104463800 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicData Analysis and Archiving
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQualitative analysisContext (archaeology)Qualitative research

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les banques de données recueillant systématiquement des données-cibles sur leur clientèle permettent de décrire celle-ci, ses besoins et de répondre à plusieurs questions de recherche clinique. Un projet pilote pour déterminer la faisabilité d’un tel système a lieu à la Clinique universitaire de psychologie de l’Université de Montréal (CUP). Sous un angle qualitatif inductif inspiré de la phénoménologie descriptive de Husserl, la présente étude vise à décrire les répercussions potentielles et les impressions des cliniciens quant à l’implantation de cette procédure. Des entretiens individuels semi-directifs ont été effectués en télépratique avec 14 cliniciens volontaires en utilisant un canevas d’entrevue. Des considérations concernant cinq thèmes centraux ont émergées des analyses : les obstacles à l’implantation, les impacts potentiels sur la thérapie, certaines recommandations pour améliorer la participation, l’utilité perçue et une attitude d’ouverture. La consultation des cliniciens s’avère une caractéristique essentielle dans l’élaboration de l’implantation. Les implications cliniques et des pistes d’amélioration sont discutées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.178
GPT teacher head0.454
Teacher spread0.276 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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