L'innovation pédagogique chez les infirmières dans un contexte de début d'expérience professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Lors de leur intégration dans le réseau de la santé, les infirmières nouvellement diplômées peuvent relever plusieurs défis notamment à cause des situations de santé de plus en plus complexes qu’elles rencontrent. Il arrive aussi parfois qu’elles n’aient pas eu à faire face à certaines situations cliniques lors de leurs études, souvent en raison de la complexité et de la diversité des problématiques de santé. Suite à ces constats, il s’avère donc essentiel de soutenir adéquatement et d’outiller les nouvelles infirmières afin qu’elles puissent composer avec le contexte de santé actuel du réseau de la santé au Québec, tout en continuant à dispenser des soins de qualité. L’innovation pédagogique est une des façons de répondre aux besoins de cette nouvelle génération qui devra apprendre à naviguer dans le réseau et y être rapidement fonctionnelle. Ce texte présente donc une définition et une contextualisation de l’innovation pédagogique. Il mettra en lumière les incitatifs et les freins à l’innovation, décrira son impact sur la formation et la pratique clinique et différenciera les stratégies qui mènent aux développements de l’innovation. De plus, les différents leviers qui assurent la pérennité de l’innovation seront discutés.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".