L’empathie chez des étudiants en santé mentale en contexte de diversité
Notice bibliographique
Résumé
L’empathie, capacité affective et cognitive motivant à aider autrui, est essentielle aux professionnels en santé, mais peu étudiée chez des étudiants en santé mentale (SM). Cette étude compare différentes composantes du continuum empathique entre ces étudiants et ceux d’autres domaines (AD). 41 étudiants de premier cycle ont été recrutés, formant deux groupes: SM (n = 21 ; M = 22.43 ; É.-T. = 2.84 ; 12 femmes) ; AD (n = 20 ; M = 23.25 ; É.-T. = 4.35 ; 10 femmes). Les participants ont effectué une tâche où des agents virtuels (AV) diversifiés montraient un visage neutre, des expressions de douleur ou de tristesse. Les étudiants du groupe SM n’ont pas perçu plus d’intensité des états affectifs, ni montré plus d’empathie, mais ont offert davantage d’aide que les étudiants du groupe AD (p = .03, d = .64). Les deux groupes ont accordé plus d’aide aux patients appartenant à une minorité visible qu’aux patients blancs (pSM = .001 ; pAD < .001). Ces résultats soulèvent l’importance de la formation sur le comportement d’aide et de l’exposition à la diversité dans les programmes de santé mentale.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».