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Enregistrement W2276007577 · doi:10.71781/27868

Les produits de santé naturels : les perceptions, les pratiques de consultation et les besoins de formation de nutritionnistes du Québec

2014· dissertation· fr· W2276007577 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Dussault

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte. Les produits de santé naturels (PSN) suscitent de plus en plus d’intérêt au sein de la population. Les professionnels de la santé, dont les nutritionnistes, doivent être à l’affût de cette tendance afin de conseiller les utilisateurs et de limiter les risques liés à leur utilisation. Objectif. Explorer l’expérience, les perceptions et les besoins de formation des nutritionnistes du Québec à l’égard des PSN. Méthodes. Un sondage électronique a été envoyé à tous les membres de l’Ordre professionnel des diététistes du Québec via Fluid Survey. Les questions visaient à identifier les expériences, les attitudes à l’égard des PSN et de leur clientèle qui en consomme, les sources d’informations utilisées dans leurs consultations et d’identifier les besoins de formations en relation avec les PSN. Résultats. Au total, 295 nutritionnistes ont complété le questionnaire. Parmi ceux-ci, 93 % ont déjà reçu des questions portant sur les PSN. Environ 91 % ont déclaré consommer ou avoir déjà consommé un PSN et, au moins 94 % ont affirmé avoir recommandé un PSN. Aussi, 95 % de l’échantillon désiraient davantage d’informations sur les PSN. Enfin, ils ont une perception positive quant à leur rôle dans ce dossier, puisque 77 % de l’échantillon ont indiqué que le nutritionniste devrait être une source d’informations sur les PSN. Conclusion. Les grands constats de notre étude révèlent que le rôle des nutritionnistes du Québec en relation avec les PSN n’est pas clairement défini. Ils ont besoin de formation sur les PSN afin d’être outillés pour conseiller la population et, ainsi, leur ouvrir un nouveau champ d’expertise.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,368 · 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
Publié2014
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