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Enregistrement W2747878032 · doi:10.3917/rsi.129.0060

Les pratiques évaluatives d’enseignants en soins infirmiers lors des stages : une étude descriptive qualitative

2017· article· fr· W2747878032 sur OpenAlexaffabout
Patricia Lanoie Blanchette, Maud‐Christine Chouinard, Jacques-André Gueyaud

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiCégep de Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since no study has yet been able to assess the Quebec portrait of teachers' evaluation practices in the context of clinical education in nursing. Considering the importance of clinical teaching and evaluation in the education of nursing students, this study is justified. This article presents the results of a study that aimed to describe and understand the experience of teachers in the ongoing assessment of nursing students' learning during clinical education. It aimed to describe the evaluation practices of teachers during the learning of students in clinical education and achievement context, and to identify factors influencing these practices. In the context of descriptive qualitative research, the data collection was mainly based on the description of practices reported and collected during interviews realized with 10 nursing teachers of a college of the region of Saguenay-Lac-Saint-Jean (SLSJ, Quebec, Canada). The results allowed, for instance, to identify and to describe the evaluation practices led in this specific context of the study : the direct and indirect observation ; the questions asked to the sudent and to the group of sutdents and individual and group feed-back. They also allowed to enumerate and to categorize factors which can influence these practices, that is facilitates factors, barriers and faiths.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,013
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,767
Tête enseignante GPT0,623
Écart entre enseignants0,144 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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