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Record W7133343052 · doi:10.7202/1123618ar

Perdre son domicile après des inondations majeures au Québec : regards sur l’adaptation des hommes

2025· article· en· W7133343052 on OpenAlexaffvenueabout
Joanie Turmel, Lily Lessard, Marie‐Hélène Morin

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2025
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsWestern europeIdentity changeStatistical analysis

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif Les relocalisations préventives sont utilisées pour limiter les risques des aléas météorologiques, comme des inondations. Si ces pratiques sont appelées à s’accroître dans le contexte des changements climatiques, leurs effets sur la santé et le bien-être des personnes qui les vivent demeurent peu documentés au Québec. Ce manque d’information pourrait contribuer à des pratiques d’accompagnement inadéquates des individus vivant ces relocalisations. Cet article présente les résultats d’une étude qui s’est intéressée aux moyens pris par des hommes propriétaires, sinistrés des inondations majeures de 2019 au Québec, pour s’adapter aux différentes étapes ayant mené à la démolition de leur maison et leur relocalisation. Méthode Treize hommes de 2 municipalités voisines de la région de Chaudière-Appalaches ont été rencontrés lors d’entretiens semi-dirigés et d’une entrevue de validation des résultats en groupe, près de 3 ans après les inondations majeures de 2019 ayant touché plusieurs régions du Québec. Ils ont été amenés à partager leur expérience de démolition du domicile postinondation et ont été questionnés sur les stratégies qu’ils ont employées pour faire face aux changements occasionnés. Résultats Le processus adaptatif des participants s’est avéré dynamique, caractérisé par le déploiement de stratégies diverses tout au long de leur expérience pouvant se diviser en 4 phases : 1) le moment de l’inondation ; 2) les démarches administratives qui l’ont suivie ; 3) la démolition de leur maison ; 4) leur relocalisation. Se préparer à l’arrivée de l’inondation, évacuer son domicile pour assurer sa sécurité et celle de ses proches ou, au contraire, y rester pour limiter les dégâts, modifier ses habitudes alimentaires et recourir à de l’aide physique provenant de son entourage ont été des stratégies principalement utilisées lors de l’inondation. La prise d’informations auprès des instances gouvernementales et municipales, l’obtention de soutien administratif du partenaire de vie et la rumination ont été prédominantes lors des démarches administratives, alors que l’évitement, l’identification d’un foyer d’appartenance temporaire et l’usage de pensées optimistes et prospectives ont été prédominants dans la phase démolition du domicile. Pour faciliter leur relocalisation, des participants ont repoussé leur retraite ou utilisé des épargnes prévues pour celle-ci, réutilisé des biens et matériaux du domicile inondé dans leur nouvelle résidence et établi des relations avec leur nouveau voisinage, bien que certains ont préféré éviter les contacts. Les réponses comportementales ont été davantage adoptées que celles intra-individuelles, ces dernières étant cognitives et émotionnelles. Des processus psychologiques, comme l’évaluation des coûts et bénéfices liés à une décision ou une action, ont également influencé l’adaptation des participants. Conclusion Cette étude contribue à une meilleure compréhension de l’adaptation des hommes touchés par la démolition de leur domicile postinondation et permettront de guider les actions visant à accroître leur bien-être et leur fonctionnement.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.103

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.039
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.278 · 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 designNot applicable
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
Published2025
Admission routes3
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