MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7104904408 · doi:10.71781/31149

Mourir en situation d’itinérance au Québec : une étude exploratoire

2024· dissertation· fr· W7104904408 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDeath, Funerary Practices, and Mourning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNursing homesPhysical activityElderly peopleMedical care

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude exploratoire met en lumière l’expérience de fin de vie des personnes en situation d’itinérance vivant au Québec. Ces personnes sont surexposées à la maladie, à la souffrance et à la mort. Elles meurent de manière précoce, seules et mal soulagées. Malgré l’existence au Québec d’une Loi concernant les soins de fin de vie, visant la protection du bien-être des ma-lades en phase palliative, nous notons que les personnes en situation d’itinérance vivent leurs derniers moments le plus souvent loin des ressources en soins palliatifs. Les intervenants communautaires semblent jouer un rôle central dans l’accompagnement en fin de vie des per-sonnes en situation d’itinérance. Ce rôle majeur n’est ni reconnu, ni soutenu complexifiant da-vantage la capacité à donner des soins à cette population. La théorie de la reconnaissance de Axel Honneth nous permet de mieux saisir les situations de non-reconnaissance à la fois indivi-duelle, sociale, institutionnelle et politique qui caractérisent la vie et la fin de vie des personnes en situation d’itinérance. L’invisibilisation vécue par ces personnes se répercute jusque dans le mourir. Elle remet également en question la réelle portée de la Loi concernant les soins de fin de vie et elle plaide en faveur de l’urgence de mettre en place des soins palliatifs plus inclusifs afin de soulager les personnes parmi les plus souffrantes de notre société.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.613
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0160.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.203 · 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
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)Same topicDeath, Funerary Practices, and MourningFrench-language works237,207