Valoriser l’érudition chez les professionnels de la réadaptation de l’accident vasculaire cérébral : tout un défi!
Bibliographic record
Abstract
Introduction: Les professionnels de la réadaptation de l’accident vasculaire cérébral (AVC) ont la responsabilité d’offrir des services de qualité ancrés dans les données probantes. Cette responsabilité relève du rôle d’érudit selon le cadre de compétences CanMEDS. Quelle place occupe par ce rôle en clinique? Objectifs : 1) Documenter les perceptions, expériences et vécus en lien avec le rôle d’érudit chez les professionnels de la réadaptation de l’AVC. 2) Identifier les facteurs perçus comme facilitant ou entravant ce rôle clinique. Méthodologie : Étude qualitative exploratoire d’orientation phénoménologique par entrevue individuelle de professionnels travaillant en réadaptation de l’AVC depuis au moins deux ans. Codification des verbatim avec le logiciel QDA-Miner. Résultats : Les participants (âge moyen 40,7 ans ± 11,2) sont majoritairement des femmes (9/11) et leur expérience de travail en AVC varie de 3 à 23 ans. Les principaux thèmes identifiés sont: 1) Les savoirs tacites sont perçus comme synonyme du rôle d’érudit; 2) L’expérience de travail et l’intuition clinique amènent confiance et confort dans les pratiques; 3) L’insatisfaction quant au manque de partage des connaissances; 4) L’importance de la diversification dans les tâches cliniques et 5) La pratique réflexive est peu développée. Les quatre facteurs influençant le rôle d’érudit sont: la motivation; l’incident critique, les stagiaires et le manque de temps. Conclusion : Le rôle d’érudit apparaît peu valorisé par les participants. Il existe un écart entre le rôle d’érudit tel que décrit dans les cadres de compétences et la façon dont il est actualisé en pratique clinique.
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 | 0.039 | 0.076 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".