Developing Genre-Specific Teaching Materials for the <i>Anamnèse </i>in French for Health Sciences
Notice bibliographique
Résumé
The anamnèse, or case history, is a foundational written genre in healthcare, produced routinely by professionals during clinical encounters. Despite its importance, there is a notable lack of pedagogical resources tailored to support non-French-speaking students in mastering this genre within French for Specific Purposes (FSP) contexts. This gap presents a challenge for instructors, who often must create custom materials in collaboration with healthcare practitioners. Building on a previous needs-based study of course content, this teaching report documents the development of targeted instructional materials for the anamnèse genre within a French for Health Sciences course at an English-language university in Montreal, Canada. The development process began with a review of relevant literature and textbooks in both French and English for the health sciences. Following this, and after meeting with healthcare faculty members, in the course of which students’ writing challenges during medical placements were idenified, the teaching materials were created. The findings led to the formulation of a proposed structure for the anamnèse, grounded in both practitioner input and existing literature on case histories in English and French. Sample teaching activities are presented to demonstrate how the materials address learners’ specific needs. This report contributes to the advancement of genre-based pedagogy in FSP and emphasizes the value of interdisciplinary collaboration in developing effective, context-sensitive teaching tools.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».