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Enregistrement W2584815019

Maîtrise à distance pour les sages-femmes au Québec

2014· article· fr· W2584815019 sur OpenAlexaboutno aff
Lucie Hamelin

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArtEthnologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La profession sage-femme renaît au Québec comme au Canada depuis deux décennies. Elle est maintenant prête pour de nouveaux défis. La recherche et les études supérieures sont des enjeux importants pour les années à venir. Après avoir exploré les thèmes du développement de la profession sage-femme, des études supérieures, de la recherche et de la formation à distance, ce mémoire propose le développement des études supérieures à distance au Québec pour les sages-femmes.
\nSur le plan international, plusieurs formations de maîtrise sage-femme à distance existent. Un portrait de ces programmes dans quatre pays laisse entrevoir les exigences des programmes, les buts et les cours offerts. Grâce à ces informations, on peut entrevoir certains enjeux et orientations que priorisent les programmes et les universités dans la définition et l’organisation des maîtrises à distance.
\nFinalement, le présent mémoire permet de jeter les assises pour le développement d’une maîtrise à distance pour les sages-femmes, et ce, au Québec. Ce programme n’existe pas encore. Ce mémoire désire contribuer à l’évolution des réflexions sur ce sujet. Il explore la formation à distance et certains thèmes liés à la persévérance et à l’encadrement. Il propose de regarder le développement d’un programme en regard d’une discipline propre aux sages-femmes. Il propulse les sages-femmes vers des études de cycle supérieur et le développement de la recherche sage-femme.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,292 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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