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Enregistrement W1232930034 · doi:10.71781/1474

Analyse des facteurs influençant le choix de programme de résidence des leaders étudiants en médecine du Québec : le rôle des GIMF

2012· dissertation· fr· W1232930034 sur OpenAlexaboutno aff
A Groulx

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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