Éléments qui influencent la dynamique de petits groupes et l’expérience d’apprentissage de stagiaires infirmières
Notice bibliographique
Résumé
L’expérience d’apprentissage (EA) dans le milieu clinique dans le cadre de stages est un incontournable dans la formation des étudiantes en sciences infirmières. Ces EA se déroulent couramment en petits groupes de stagiaires dans un milieu de soins. En pareil cas, l’apprentissage en stage se réalise dans le contexte de la dynamique qui prévaut à l’intérieur de ces groupes. Pourtant, aucune étude recensée ne permet de brosser le portrait de la dynamique de petits groupes (DPG). Cette étude descriptive interprétative vise à décrire la dynamique de groupe en lien avec l’apprentissage de stagiaires en sciences infirmières. Des entretiens individuels semi-dirigés ont été menés auprès de 12 stagiaires, suivi d’un premier groupe de discussion focalisée avec neuf superviseures de stage et d’un second avec huit infirmières des unités de soins. Trois thèmes permettent de décrire la dynamique de groupe en lien avec l’apprentissage, soit : 1) la composition du groupe, assise sur laquelle se construisent la dynamique et les apprentissages, 2) la nature des interactions, au cœur des relations entre les stagiaires et de leurs apprentissages et 3) les composantes externes au groupe de stagiaires, un apport à la dynamique de groupe et aux apprentissages. Cette étude descriptive interprétative permet une évaluation plus intégrative des facteurs qui influencent l’EA de stagiaires en sciences infirmières.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».