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Enregistrement W3011445822 · doi:10.1051/pmed/2020003

L’intégration des sciences humaines et sociales dans les formations en santé : passer par les arts et le cinéma pour relever les défis

2019· article· fr· W3011445822 sur OpenAlexaff
Nicolas Vonarx

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Parce que les pratiques médicales et de soins et les savoirs qui les soutiennent sont des constructions sociales, parce que les situations de soin comportent des enjeux éthiques, convoquent une relation entre humains et doivent tenir compte des souffrances et du vécu propres aux personnes soignées, il est convenu que les sciences humaines et sociales doivent être intégrées dans les formations des professionnels de la santé. Problématique : Au regard d’une telle réflexion, plusieurs questionnements sont formulés : comment sont-elles intégrées dans des programmes de formation en santé ? À quels défis sont-elles confrontées et quel matériel pédagogique peut-on emprunter pour déplacer des contenus de sciences humaines et sociales vers des disciplines de la santé qui sont animées par certains rapports aux savoirs ? Conclusion : Ce texte reprend ces questions et propose de mobiliser les arts, et notamment le cinéma de fiction, pour véhiculer des contenus théoriques de sciences humaines et sociales auprès d’étudiants en médecine et en soins infirmiers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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