Analyse des facteurs influençant le choix de programme de résidence des leaders étudiants en médecine du Québec : le rôle des GIMF
Notice bibliographique
Résumé
Problématique : En dépit de nombreuses initiatives et interventions au cours des dernières années, l’intérêt des étudiants en médecine pour la médecine de famille (MF) demeure inférieur aux attentes des planificateurs de services de santé. Objectifs : Préciser les facteurs qui influencent les leaders étudiants en médecine dans leur choix de programme de résidence en s’intéressant plus spécifiquement aux groupes d’intérêt en médecine de famille (GIMF) et aux moyens d’accroître leur efficacité. Stratégie et devis : Approche synthétique par étude de cas multiples à un seul niveau d’analyse. Recherche descriptive à finalité instrumentale en recherche-action. Participants : Leaders étudiants de trois facultés de médecine du Québec (n=21), sélectionnés par choix raisonné à l’aide d’un sociogramme. Méthode : Groupes de discussion et questionnaire autoadministré. Analyse qualitative assistée par le logiciel N-Vivo. Résultats : Différents facteurs, dont l’existence des GIMF, influencent le choix de carrière des étudiants en médecine. Pour augmenter la capacité des GIMF d’intéresser les étudiants à la MF, on pourrait notamment s’appuyer sur les groupes d’intérêt d’autres spécialités et développer une approche de marketing social auprès des indécis, insistant sur leurs motivations d’ordre émotionnel. Conclusion : Les GIMF peuvent contribuer à la promotion et à la valorisation de la MF chez les étudiants en médecine du Québec. En s’intéressant aux leaders étudiants en médecine et leur influence naturelle sur leurs pairs, il est possible d’accroître l’efficacité des GIMF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».