Comment mieux aider les médecins de la relève à assumer des responsabilités de gestion ?
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Depuis de nombreuses années et malgré une pléthore d’offres de formations en gestion et management, les facultés de médecine déplorent la difficulté à engager une relève médicale formée en gestion. Cet article veut analyser comment des médecins d’expérience en sont venus à assumer des responsabilités de gestion, quelles difficultés ils ont recontrées, quels moyens et ressources ils ont du mobiliser pour assumer leurs nouvelles responsabilités, quelles auraient été les ressources ou moyens préalables dont ils auraient pu bénéficier et enfin, pourquoi ils n’avaient pas mobilisé ces ressources et ces moyens avant leur entrée en poste. Méthodes : Une recherche exploratoire utilisant une méthodologie qualitative a été menée. Un groupe de discussion focalisée réunissant six médecins d’expérience, occupant ou ayant occupé différents postes à responsabilité en gestion, a été conduit. Les questions posées portaient sur les motivations, les circonstances et les conditions les ayant conduits à assumer des responsabilités de leadership et de gestion. Une analyse thématique du verbatim a été réalisée via le logiciel Atlas.ti 7. Résultats : Les résultats de cette recherche mettent en évidence que la majorité de ces médecins d’expérience n’ont pas suivi un plan de carrière consciemment établi mais ont plutôt saisi des opportunités que d’autres leur ont proposées. De plus, si ces médecins ne se sont pas formés avant d’occuper des postes à responsabilités de gestion, c’est essentiellement parce qu’ils méconnaissaient les compétences requises ainsi que les habiletés et l’expertise dont ils disposaient pour occuper de tels postes. Conclusions : Accompagner précocement les médecins de la relève susceptibles d’assumer des responsabilités de gestion dans 1) l’identification des habiletés et compétences requises pour faire de la gestion, 2) une évaluation objective de leur potentiel et 3) le développement d’un plan de carrière incluant la participation à des formations en gestion, est un préalable essentiel à leur mobilisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".