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Enregistrement W3183406849 · doi:10.7202/1078391ar

APPRENTISSAGE EXPÉRIENTIEL : UNE EXPÉRIENCE AU SEIN D’UNE CLINIQUE UNIVERSITAIRE EN TRAVAIL SOCIAL UNIQUE AU CANADA!

2021· article· fr· W3183406849 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Nathalie Sasseville, Sandra Juneau

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’enjeu du programme de formation universitaire en travail social est de bien préparer la relève professionnelle à faire face à des problèmes sociaux de plus en plus complexes dans un contexte de changements majeurs dans l’organisation des services de santé et de services sociaux. Pour ce faire, les futures professionnelles doivent posséder à la fois les compétences de base générales et celles plus spécialisées toutes deux nécessaires à l’intervention (Noël et coll., 2010). Pour y parvenir, l’immersion des futures travailleuses sociales dans des situations de pratique professionnelles réelles et supervisées est une avenue à privilégier. C’est dans ce contexte que, depuis 2017, l’Université du Québec à Chicoutimi a élaboré une démarche pédagogique menant à l’implantation d’une Clinique universitaire de travail social (CUTS) unique au Canada. Cette démarche permet aux étudiantes du baccalauréat en travail social d’intervenir avant les stages auprès de familles vivant des difficultés, et ce, sous la supervision de travailleuses sociales conseil. Elle leur permet ainsi d’expérimenter les différentes étapes du processus de l’intervention sociale selon une approche court terme systémique. De plus, les activités pédagogiques mettent en scène la tenue de groupes de codéveloppement intra et interprofessionnel favorisant l’apprentissage par les pairs grâce au partenariat développé entre les Unités d’enseignement en adaptation scolaire et sociale et du travail social. Le but de cet article est de décrire la méthode pédagogique utilisée actuellement par la CUTS et qui s’appuie sur une approche expérientielle.

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)0,002
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,009
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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