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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.035 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".