Pistes et axes de travail à poursuivre pour réduire la pénurie de stages en France
Notice bibliographique
Résumé
Le nombre d’étudiants en ergothérapie a fortement augmenté depuis ces dix dernières années en France, ce qui a pour conséquence un besoin de stages complémentaires sur le plan national que les Instituts de formation en ergothérapie (IFE) peinent de plus en plus à obtenir. Dans le cadre du Syndicat des instituts de formation en ergothérapie français (SIFEF), un groupe de travail a mené trois enquêtes afin de connaître les raisons et identifier des pistes de solutions ; une auprès des IFE (Charret et al., 2024a), une autre auprès des ergothérapeutes (Charret et al., 2024b) et une troisième auprès des étudiants en ergothérapie (Charret et al., 2025). Le traitement de ces enquêtes par la prise en compte des référentiels de formation de rééducateurs et d’infirmiers et le fonctionnement de plusieurs instituts de formation européens et canadien ont permis d’envisager sept pistes de réflexion et de solutions pour répondre à cette problématique qui impacte 1260h de formation clinique (ministère de la Santé et des Sports, 2010) soit environ 40 % de la formation totale. Dans cet article, sept propositions sont exposées, argumentées et présentées sous forme de questionnements. Elles concernent, par exemple, la reconnaissance des missions spécifiques du tutorat, l’organisation des stages, le développement de pratiques tels que l’accueil de stage en binôme ou l’autonomie de l’étudiant dans la recherche de stage. Chacune d’elles invite l’ensemble des acteurs à mener une réflexion commune et à envisager des actions pour la réduction de la pénurie de stage.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 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 ».