MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401890525 · doi:10.7202/1112117ar

Optimisation du processus de qualification des physiothérapeutes formés hors Canada : l’expérience de l’Université de Montréal

2024· article· fr· W4401890525 sur OpenAlexaffvenueabout
Séléna Lauzière, Chantal Besner, Dany H. Gagnon

Notice bibliographique

RevueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La majorité des physiothérapeutes formés hors Canada doivent entreprendre un processus de qualification pour obtenir un permis de pratique de l’Ordre professionnel de la physiothérapie du Québec (OPPQ). Avant 2014, l’accessibilité à une formation d’appoint qualifiante était insuffisante à l’Université de Montréal (UdeM). En effet, les personnes détentrices d’une prescription de formation étaient intégrées dans les cohortes du programme de physiothérapie avec une capacité d’accueil très limitée. Elles se butaient à une liste d’attente d’environ deux ans, leur parcours pouvant s’échelonner sur trois ans à temps partiel, et leur taux de réussite était faible (50 %). Pour résoudre ce problème, un programme de qualification professionnelle en physiothérapie (QPP) a été mis sur pied, menant à un certificat de 2e cycle reconnu par l’OPPQ en 2014. À ce jour, neuf cohortes ont complété le programme, soit plus de 144 personnes admises. L’objectif de cette contribution est de présenter le processus d’accompagnement offert aux personnes étudiantes du programme afin d’optimiser leur réussite ainsi que de présenter les retombées du programme (portrait des personnes admises, taux de réussite, durée des études, satisfaction des personnes étudiantes et de celles qui supervisent les stages, taux de placement). Le processus d’accompagnement semble avoir porté fruit puisque, depuis l’implantation du programme, les données montrent une augmentation importante du taux de réussite, un nombre de personnes complétant leur prescription annuellement qui a triplé et un très bon taux de placement post-formation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelleMême sujetNursing Roles and PracticesTravaux en français237 207