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Enregistrement W7066117845

Évaluation d’un programme de formation sur le courtage de connaissances : le cas des centres intégrés de santé et de services sociaux en région au Québec

2023· dissertation· fr· W7066117845 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation scientistIle de franceIctaluridae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse a pour objectif d'évaluer un programme de formation visant à doter les
\nprofessionnels de la santé d'outils de courtage de connaissances afin d'assurer l'intégration des
\nmeilleures pratiques dans les établissements de santé et de services sociaux. Elle vise à évaluer la
\nfidélité de sa mise en œuvre et les effets du programme de formation sur les participants et leur cadre
\nprofessionnel. Le programme est composé de huit ateliers de 2 heures, dispensés sur une période de
\ntrois semaines. Il a été construit et offert par le Consortium InterS4, dont l'objectif est de développer et
\nd'intégrer les meilleures connaissances et pratiques dans les établissements de santé et de services
\nsociaux de cinq régions administratives du Québec, par le biais d'activités de courtage de connaissances.
\nLe programme de formation a été évalué auprès de quatre de ces régions en utilisant le modèle de
\nKirkpatrick.
\nLa collecte de données de ce projet d'évaluation comprend deux parties menées en parallèle,
\nemployant des méthodes mixtes pour recueillir des informations complètes. Les données ont été
\ncollectées au moyen d'une combinaison de questionnaires quantitatifs et d'entretiens qualitatifs, en
\ntirant parti du modèle d'efficacité de la formation de Kirkpatrick, du Theoretical Domains Framework
\n(TDF) et du Behavior Change Wheel (BCW) pour évaluer à la fois l'impact du programme de formation et
\nles facteurs plus larges influençant le transfert de connaissances et le changement de comportement.
\nTout au long du processus d'évaluation de 24 mois, trois animateurs et 46 participants répartis en 7
\ncohortes ont pris part au projet de recherche.
\nLa mise en œuvre du programme a été évaluée à travers le contenu utilisé pour chaque cohorte
\nainsi qu'à travers les discussions avec les animateurs suite au dernier atelier de formation de chaque
\ncohorte. Concernant les effets du programme, les réactions des participants, les apprentissages, les
\ncomportements et les résultats ont été mesurés à quatre moments différents ; avant le programme,3
\naprès le dernier atelier, trois mois et six mois après le dernier atelier. Les facteurs contribuant au
\nchangement de comportement, à savoir la motivation, l’opportunité et la capacité, ont été évalués à ces
\nmultiples moments afin de déterminer leur influence sur la mise en œuvre des activités de courtage de
\nconnaissances.
\nLes résultats mettent en évidence la satisfaction des participants concernant l’utilisation du
\ncourtage de connaissances dans leur travail. Tous les participants recommandent le programme à leurs
\npairs et parfois à d'autres professionnels de leur domaine. L'analyse thématique des verbatims suggère
\nl’importance de conditions spécifiques pour la mise en place efficace de pratiques de courtage de
\nconnaissances au sein de ces établissements.
\nConcernant les facteurs liés au changement de comportement, les données recueillies lors de
\nl'évaluation font état d'une perception de gains de capacité par les participants à l'issue de la formation.
\nLes participants avaient des convictions positives concernant le courtage de connaissances et ses effets.
\nCependant, beaucoup d’entre eux n’ont pas eu l’occasion de mettre en pratique les apprentissages en
\nraison de priorités différentes dans leur rôle professionnel et de leur environnement de travail. Les
\nrecommandations consistent notamment à garantir que la direction connaît et exploite les capacités en
\ncourtage de connaissances, que les objectifs sont bien définis et que les parties prenantes sont alignées
\ndans l'exécution des mandats.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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