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Enregistrement W7137827937 · doi:10.54695/jibes.363.0139

Chapitre 10 . La coconstruction d’un cadre d’apprentissage en éthique par une équipe apprenante : une démarche pédagogique en éthique

2025· article· fr· W7137827937 sur OpenAlexaff
Anne-Marie Boire-Lavigne, Marilène Gosselin, Chantal Doré, Marie-Josée April, Perrine Granger, Marc Dumas, Jacques Quintin

Notice bibliographique

RevueJournal international de bioéthique et d'éthique des sciences · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Continuing educationOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes the experience of a work team and the process of developing a learning framework for professional ethics in healthcare. This framework is designed to help healthcare professionals to deal with complex clinical or research situations. Our interdisciplinary team developed a framework that identifies three interrelated learning objectives. These objectives are divided into key elements, considering the complexity of professional action and the autonomy of the learner. The framework also includes a progression in the development of these objectives. It serves as an essential tool to design and evaluate ethics-focused learning tailored to the pedagogical context and organization of various clinical and scientific programs. In the experience of its coconstruction, the team has seen the richness and challenges of operating in a posture that is both learning and ethical. Making clearer the team's experience by combining these two perspectives will enable other teams to draw inspiration from it. This dialogical, iterative approach, nourished by the diversity of individual perspectives, has led to an evolution in ethics teaching knowledge. It supports innovation in training curricula based on this framework.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,365 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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