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Record W2093753460 · doi:10.3917/rsi.120.0006

Comprendre le travail de soins à l’hôpital

2015· article· fr· W2093753460 on OpenAlexaff
Laurence Seferdjeli, Fabienne Terraneo

Bibliographic record

VenueRecherche en soins infirmiers · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsCégep de Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte où les institutions sanitaires ont une obligation de transparence tant vis-à-vis des autorités que de leurs patients, le management de la qualité et l’introduction de « bonnes pratiques » définies selon des standards scientifiques sont devenus une préoccupation majeure pour la gestion interne des établissements. Or, si les protocoles et prescriptions sont indispensables à l’orientation du travail, ils ne s’appliquent pas tout seuls. Ces divers documents, du fait qu’ils présentent des descriptions standardisées et stabilisées du travail, contribuent à masquer ce que tout travailleur met effectivement en œuvre pour accomplir sa tâche dans des situations instables, variables, dans lesquelles il faut faire tenir ensemble une diversité d’éléments parfois contradictoires. C’est ce que nous enseigne le courant d’ergonomie de langue française sur lequel nous nous appuyons, qui prend au sérieux l’écart irréductible entre le « travail prescrit » et le « travail réel ». La compréhension du travail issue de la recherche s’en trouve ainsi mieux ajustée aux réalités professionnelles et devient une ressource pour la formation de futures professionnelles. Par le biais de trois études menées en analyse du travail par notre équipe en milieu hospitalier, nous approfondirons ces notions et leurs implications pour la pratique et la formation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.023
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.306
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0230.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0070.015
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.432
GPT teacher head0.512
Teacher spread0.081 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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