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Enregistrement W7139601385

Coproduction patterns and service quality : the case of the companion animal veterinary consultation

2019· article· fr· W7139601385 sur OpenAlexaboutno aff
Christelle Cahen épouse Fournel

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoproductionService (business)Relation (database)Subject (documents)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le but d’une consultation médicale est de guérir le patient ou pour le moins, de tout mettre en oeuvre afin d’y parvenir. Jusqu’au XXème siècle, le médecin décide de tout puisqu’il sait mieux que quiconque comment soigner et quels traitements administrer. Au XXème siècle, cette pouvoir absolu décline peu à peu. Lorsqu’elle est ignorée, la dualité entre le médecin, expert des maladies, et le patient, expert de sa propre condition de malade, émerge comme un frein à la production du service de soins. La notion d’alliance thérapeutique apparait.Les Sciences de gestion mettent aussi en avant cette collaboration client-fournisseur avec le Service Dominant Logic. La qualité de la relation semble déterminante pour susciter la participation du client.Or la relation médecin-patient se construit au cours d’un processus dynamique retracé dans le Guide Calgary-cambridge, LA référence mondiale en matière de communication santé. Ce Guide doit permettre une cocréation de valeur.Paradoxalement, d’après ce Guide, le patient, de même pour le support du service lorsqu’il est vivant (animal, enfant, personne sous tutelle), participent passivement à l’interaction et ne mobilisent aucune compétence particulière.Ainsi, au cours d’une interaction de service, les conditions qui génèrent la coproduction du service et la cocréation de valeur et donc les compétences mobilisées pour y parvenir sont peu décrites en sciences de gestion ou dans l’activité de soins. Afin de répondre à cette question, nous avons choisi d’étudier la consultation vétérinaire canine, activité économique florissante très peu abordée jusque là. De plus, cette relation triadique de service B to C, implique un lien d’attachement entre le client et le support du service.La relation de service étant un processus dynamique dans le temps, nous avons choisi de filmer des consultations et de les analyser ensuite de manière qualitative et semi-quantitative en s’aidant d’entretiens avec les personnes présentes lors de la consultation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2019
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