Apprentissage de l’offre active des services sociaux et de santé en français par module de simulation interprofessionnelle au bénéfice des francophones en situation minoritaire au Canada
Notice bibliographique
Résumé
La formation des futurs prestataires de soins à l’offre active (OA) des services sociaux et de santé (SSS) en français est essentielle pour permettre l’accès équitable à des services de qualité pour les francophones en situation minoritaire (FSM) au Canada. L’apprentissage par module de simulation interprofessionnelle est une avenue prometteuse à évaluer. L’objectif du présent travail est d’évaluer la satisfaction et l’efficacité perçue de l’apprentissage de l’OA des SSS en français à l’aide d’un module de simulation interprofessionnelle spécifique, le MODULE-IP-SIM-OA. En ce qui concerne la méthodologie, des stagiaires de programmes en SSS de l’Université d’Ottawa ont complété le dit module, suivi d’un débreffage synchrone et d’un questionnaire de rétroaction en ligne, entre mai et décembre 2023. Les 216 stagiaires issus de neuf disciplines ont rapporté des taux élevés de satisfaction et d’efficacité perçue concernant le MODULE-IP-SIM-OA et son débreffage. Cet apprentissage, jugé efficace par les stagiaires, pourrait avoir des retombées positives sur l’offre de services aux FSM afin d’atténuer les barrières linguistiques en santé.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».