Pourquoi « se centrer sur le participant »en formation médicale continue ?
Bibliographic record
Abstract
Contexte : En formation médicale continue (FMC), les approches pédagogiques ont changé beaucoup plus vite que dans l’ensemble de la formation médicale initiale et depuis plus longtemps. Les modifications se sont souvent faites par imitation de bons exemples de sorte que les fondements pédagogiques de ces pratiques maintenant plus diversifiées ne sont pas toujours clairs ou ont été oubliés. Or quand on oublie les fondements de nos pratiques, le risque de dériver est grand. But : Cet article vise à fournir au lecteur un outil simple pour réfléchir sur ses propres pratiques pédagogiques. Méthode : Les fondements de la psychologie cognitive et de l’éducation des adultes sont appliqués à trois activités très présentes en FMC : l’exposé magistral, la discussion de cas en groupe et l’atelier. Conclusion : L’apprentissage est un processus interne et personnel que l’on doit faciliter par des interventions éducatives stimulantes et pertinentes. Celles-ci sont indispensables aux apprenants afin qu’ils trouvent un sens à leur démarche d’apprentissage et qu’ils se l’approprient.
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 | 0.020 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".