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Enregistrement W2571300597 · doi:10.71781/26683

Utilisation de cartes conceptuelles par des formatrices en nutrition à la petite enfance

2016· dissertation· fr· W2571300597 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Grand

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Extenso, le centre de référence en nutrition de l’Université de Montréal, a développé les formations Croqu’Plaisir destinées aux intervenants en services de garde à la petite enfance et des nutritionnistes furent sélectionnées afin de les déployer au Québec. Étant donné le volume imposant de nouvelles connaissances à intégrer pour les diététistes-nutritionnistes, l’utilisation d’un outil pédagogique visant à structurer la pensée semblait pertinente. Cette étude avait pour objectif de décrire l’utilisation de cartes conceptuelles par des nutritionnistes formatrices à la petite enfance au Québec. Méthode : Les nutritionnistes formatrices ont assisté à une formation sur les cartes conceptuelles qui leur a permis de développer une carte conceptuelle à l’aide du logiciel CmapTools sur un sujet de leur choix. Puis, leurs perceptions furent recensées lors d'entrevues dirigées et individuelles. Résultats : 8 diététistes-nutritionnistes possédant de 2 à 15 ans d’expérience et ayant animé de 0 à 32 formations Croqu’Plaisir ont participé à l’étude. Les participantes de l’étude ont affirmé être assez autonomes pour utiliser les fonctions de base du logiciel, mais ont vécu des difficultés lors de la conception de leur carte. Conclusion : Plusieurs commentaires des participantes révèlent des barrières à leur utilisation, soit le temps, la résistance au changement et les barrières organisationnelles. Pour que la place des cartes conceptuelles en nutrition se développe et que leur utilisation soit valorisée, un contexte propice à leur utilisation doit être crée, tant d’un point de vue personnel qu’organisationnel, tant en milieu académique que professionnel.

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)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
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