Notice bibliographique
Résumé
S’il est crucial, pour un soignant, de posséder de bonnes compétences communicationnelles, leur application n’implique pas forcément une qualité de présence à l’autre dans l’interaction. Les jeunes étudiants en médecine qui appliquent pour la première fois les stratégies communicationnelles nous interpellent d’ailleurs parfois : « j’étais tellement concentré sur les étapes du modèle Calgary-Cambridge1, mon comportement non verbal, l’élaboration de mes reformulations, que je n’ai pas vraiment entendu ce que le patient essayait de me dire, je n’étais pas vraiment présent dans l’interaction… ». La maîtrise progressive de ces stratégies communicationnelles et des compétences disciplinaires au cours de la formation, heureusement, libère l’espace mental requis à l’exercice d’une véritable présence en situation de soins. Aussi, dans les situations cliniques les plus intenses émotionnellement (conversations de fin de vie, situation d’incertitude, annonce de mauvaises nouvelles, etc.), la qualité de présence du soignant peut agir comme un véritable pilier en soutenant le patient et ses proches dans ce qu’ils vivent.
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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».