Vers une perspective sociocognitiviste de l’étude du raisonnement clinique pour mieux capter l’expertise. Un éclairage particulier à partir de l’étude du raisonnement en médecine d’urgence
Bibliographic record
Abstract
Problématique : Le raisonnement clinique est l’une des thématiques de recherche les plus prolifiques dans le domaine de l’éducation médicale. Il a essentiellement été étudié selon une perspective cognitiviste, qui a conduit à l’émergence des principaux concepts et théories qui guident aujourd’hui nos pratiques d’enseignement. Depuis plusieurs années, une perspective complémentaire, de nature sociocognitiviste, tend à prendre de l’importance. Elle permet d’appréhender le raisonnement comme le fruit d’interactions entre un individu et son environnement. Exégèse : Des travaux réalisés en médecine d’urgence selon cette perspective ont permis de mettre en évidence l’influence qu’ont les autres soignants et les patients sur le raisonnement clinique des médecins. Les résultats ont fait l’objet d’une présentation à l’occasion de la troisième Conférence internationale de Montréal sur le raisonnement clinique, dont cette tribune est un résumé.
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 | 0.030 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".