Notice bibliographique
Résumé
membre du comité mfe «Depuis toujours les médecins de famille travaillent de manière interprofessionnelle. Ils collaborent avec de nombreuses professions en prodiguant des soins aux patients chroniques et multi-morbides.Ce n'est donc pas à eux qu'on va apprendre comment le faire!» Ce genre de propos erroné est encore répandu.C'est en écoutant Bryan Hodges qu'un nouvel éclairage nous a été donné en déjà.On peut expérimenter l'interprofessionnalité selon un modèle où les responsabilités et décisions sont partagées.La lecture de son ouvrage «Creating the Health Care Team of the Future» a été l'élément déclencheur d'un groupe de travail Interprofessionnalité (IP) au sein de mfe, composé de membres du comité et de délégués.Succès et déceptions Ces dernières années, lors de nos collaborations avec d'autres professions, nous avons expérimenté succès et déceptions.Nous sentions notre inexpérience pratique et ressentions le besoin de conceptualiser la collaboration interprofessionnelle. En , Marc Müller et moi sommes allés apprendre de ceux qui expérimentent les soins interprofessionnels depuis plus de ans, à l'Université de Toronto.L'équipe d'enseignants qui nous a coachés était composée d'un médecin de famille, d'un psychiatre et de deux logopédistes.Ils ont partagé non seulement leur expérience pédagogique mais également leur stratégie politique: comment promouvoir e cacement et de manière pérenne les soins interprofessionnels ambulatoires?L'éducation interprofessionnelle est une stratégie de fond, de longue haleine, qui prépare les futurs soignants à travailler ensemble.L'une des pièces maîtresses de leur stratégie, après un nancement sain et sur le long terme, est l'IPE (IP Education).Il s'agit de mettre en contact précocement et tout au long de leur parcours les apprenants des di érentes professions pour qu'ils tissent des liens sociaux.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».