Les différents processus d’apprentissage vécus par des professionnels de la santé participant à une communauté de pratique
Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est de dégager les processus d’apprentissage pouvant être déployés par des participants à une communauté de pratique dans une perspective de développement professionnel constructiviste. Les données sont présentées selon le modèle de l’apprentissage humain de Jarvis (2010). Les résultats révèlent que tous les types de processus d’apprentissage, tel que suggéré théoriquement par Jarvis, que ce soit des apprentissages non réflexif, réflexif ou réfléchi ou encore une absence d’apprentissage immédiat, peuvent être vécus au sein d’une communauté de pratique. Une prédominance à certains types de processus se dessine selon les prédispositions personnelles. Ces prédispositions et le monde vécu ont une influence sur l’interprétation de l’expérience et donc sur les apprentissages qui en découlent pour la pratique ou chez la personne.
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 | 0.013 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".