Une approche inductive sur un parcours de stage en médecine pour faciliter l’émergence de postures réflexives chez les accompagnateurs d’apprentissage
Bibliographic record
Abstract
Depuis ces dernières années, une approche pédagogique inductive (Vierset, Frenay, Bédard, & Giet, 2015) est mise en place sur le parcours des stages cliniques de gynécologie-obstétrique (G-O) de la faculté de médecine de l’université de Liège. L’objectif est de favoriser un apprentissage réflexif chez les stagiaires. La recherche présentée dans cet article concerne plus spécifiquement les postures pédagogiques adoptées par les jeunes médecins en formation postdoctorale G-O qui accompagnent les apprentissages des stagiaires de M3 en terrain hospitalier G-O. Cette recherche a pour objectif une compréhension des représentations de ces médecins-accompagnateurs à propos de leur fonction d’accompagnement pédagogique tout en faisant émerger les défis que cela soulève, voire les bénéfices que cela leur apporte. Une modélisation a été construite en Méthodologie de la Théorisation Enracinée (MTE) pour représenter les différentes postures pédagogiques adoptées par les médecins-accompagnateurs de G-O.
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 | 0.041 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".