Analyse dimensionnelle du construit « formation par la recherche »
Notice bibliographique
Résumé
Initial nursing training programs in France have been included under the umbrella of university studies since 2009, when the ministry of higher education recognized an undergraduate program in nursing. The formal training system places great emphasis on research, and a teaching unit that enables nursing students to become acquainted with the research process has been introduced. Knowledge construction now involves the use of research approaches, and the interdependent practice–theory–research triad is implicitly recognized. Research training programs have thus far received little study. I chose to use Schatzman’s dimensional analysis method to clarify the meaning and use of the concept. From my results, nine dimensions of the “research training programs” construct emerged : 1) problematization of the situation, 2) different representations, 3) updating or developing knowledge and changing students’ relationship to knowledge and the world, 4) the development of a scientific culture, 5) the development of the reflective process, 6) identity transformation, 7) self-training, 8) writing as a tool for professionalization, and 9) the integration of various dimensions. Lastly, I present a visual representation of the construct that provides an overview of the results and acts as a conceptual basis for trainers and teachers, and as such helps to promote student nurses’ introduction to the research process in undergraduate nursing programs.
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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 | 0,047 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».