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Enregistrement W2093753460 · doi:10.3917/rsi.120.0006

Comprendre le travail de soins à l’hôpital

2015· article· fr· W2093753460 sur OpenAlexaff
Laurence Seferdjeli, Fabienne Terraneo

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensCégep de Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte où les institutions sanitaires ont une obligation de transparence tant vis-à-vis des autorités que de leurs patients, le management de la qualité et l’introduction de « bonnes pratiques » définies selon des standards scientifiques sont devenus une préoccupation majeure pour la gestion interne des établissements. Or, si les protocoles et prescriptions sont indispensables à l’orientation du travail, ils ne s’appliquent pas tout seuls. Ces divers documents, du fait qu’ils présentent des descriptions standardisées et stabilisées du travail, contribuent à masquer ce que tout travailleur met effectivement en œuvre pour accomplir sa tâche dans des situations instables, variables, dans lesquelles il faut faire tenir ensemble une diversité d’éléments parfois contradictoires. C’est ce que nous enseigne le courant d’ergonomie de langue française sur lequel nous nous appuyons, qui prend au sérieux l’écart irréductible entre le « travail prescrit » et le « travail réel ». La compréhension du travail issue de la recherche s’en trouve ainsi mieux ajustée aux réalités professionnelles et devient une ressource pour la formation de futures professionnelles. Par le biais de trois études menées en analyse du travail par notre équipe en milieu hospitalier, nous approfondirons ces notions et leurs implications pour la pratique et la formation.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,432
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,081 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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