Utilisation de cartes conceptuelles par des formatrices en nutrition à la petite enfance
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Extenso, le centre de référence en nutrition de l’Université de Montréal, a développé les formations Croqu’Plaisir destinées aux intervenants en services de garde à la petite enfance et des nutritionnistes furent sélectionnées afin de les déployer au Québec. Étant donné le volume imposant de nouvelles connaissances à intégrer pour les diététistes-nutritionnistes, l’utilisation d’un outil pédagogique visant à structurer la pensée semblait pertinente. Cette étude avait pour objectif de décrire l’utilisation de cartes conceptuelles par des nutritionnistes formatrices à la petite enfance au Québec. Méthode : Les nutritionnistes formatrices ont assisté à une formation sur les cartes conceptuelles qui leur a permis de développer une carte conceptuelle à l’aide du logiciel CmapTools sur un sujet de leur choix. Puis, leurs perceptions furent recensées lors d'entrevues dirigées et individuelles. Résultats : 8 diététistes-nutritionnistes possédant de 2 à 15 ans d’expérience et ayant animé de 0 à 32 formations Croqu’Plaisir ont participé à l’étude. Les participantes de l’étude ont affirmé être assez autonomes pour utiliser les fonctions de base du logiciel, mais ont vécu des difficultés lors de la conception de leur carte. Conclusion : Plusieurs commentaires des participantes révèlent des barrières à leur utilisation, soit le temps, la résistance au changement et les barrières organisationnelles. Pour que la place des cartes conceptuelles en nutrition se développe et que leur utilisation soit valorisée, un contexte propice à leur utilisation doit être crée, tant d’un point de vue personnel qu’organisationnel, tant en milieu académique que professionnel.
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 | 0.015 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".