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Enregistrement W4396234346 · doi:10.18162/fp.2023.845

Stratégies à déployer par les étudiants en situation de handicap en stage et accompagnement souhaité

2023· article· fr· W4396234346 sur OpenAlexaffvenue
Ruth Philion, Michelle Bourassa, Isabelle St‐Pierre, Christiane Bergeron‐Leclerc, Christophe Lebel

Notice bibliographique

RevueFormation et profession · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stratégies à déployer par les étudiants en situation de handicap en stage et accompagnement souhaité Formation et profession 31(3) 2023 • 1 ésumé Les universités connaissent une hausse d' étudiants en situation de handicap (ESH) qui suscite des questions concernant l'accompagnement à leur offrir en stage.Cette recherche collaborative leur donne une voix afin qu'ils puissent : 1) identifier leurs principaux défis rencontrés en stage, 2) répertorier leurs stratégies d'apprentissage pour composer avec leurs défis et 3) identifier les mesures d'accompagnement souhaitées de la part des formateurs de stage.Un processus itératif de collecte et d'analyse de données, comportant questionnaire et groupes de discussion, suggère que les ESH souhaitent ardemment réussir en déployant différentes stratégies tout en étant accompagnés par des formateurs disposés à les accueillir dans leur altérité.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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