Une place pour les savoirs d’expérience en formation des professionnels de la santé
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Abstract
ÉDITORIALUne place pour les savoirs d'expérience en formation des professionnels de la santé Les connaissances biomédicales sont en pleine expansion, dans le sillage d'avancées scientifiques et technologiques, elles-mêmes contemporaines d'investissements massifs dans les services de santé, mis à disposition d'une population vieillissante et atteinte de multiples maladies.Sur le plan épidémiologique, ces avancées ont permis notamment de diminuer la prévalence des maladies infectieuses, en même temps que se développaient considérablement les maladies chroniques.Parmi les retombées notables d'une telle évolution, on observe qu'il devient plus facile d'élaborer des réponses et des solutions adaptées aux besoins des patients difficiles à guérir et/ou soigner, affectés par des problèmes de santé chroniques particulièrement complexes.Au cours des dernières décennies, l'espérance de vie de la population mondiale n'a cessé d'augmenter, même dans les sociétés où la transition épidémiologique n'est pas encore achevée et où, de ce fait, coexistent et se cumulent les conséquences d'une prévalence et d'une incidence élevées tant des maladies infectieuses que des affections chroniques.Dans une perspective scientifique « positiviste », ces avancées techno-scientifiques, participent à la construction d'un savoir universelles lois de l'universdont on s'approcherait doucement, avec respect, puisque c'est à partir du développement de ce savoir que nous escomptons la possibilité de comprendre davantage ce qui est en jeu dans « le silence des organes », en allusion à la formule du chirurgien René Leriche (« La santé, c'est la vie dans le silence des organes »), souvent commentée par Canguilhem [1].Au cœur d'une telle conception, le « savoir » se trouve distancié, comme s'il devait être entièrement indépendant de nous, loin de nos perceptions qui sont accusées d'introduire un biais entre la réalité telle qu'elle existeraitla véritéet telle que nous la percevons.Nous subordonnons à la construction d'une telle vérité une façon de raisonner qui, s'agissant du raisonnement clinique, par exemple, cherche à structurer les données des maladies afin d'organiser la pensée clinique, dans la quête d'un haut degré de certitude du raisonnement clinique et de son résultat, dont témoignerait une concordance accrue entre les spécialistes [2].Cependant, la confrontation du clinicien à des problèmes complexes et mal structurés, caractérisés par le fait que toutes les données ne sont pas disponibles
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 | 0.025 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.028 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.018 |
| Research integrity | 0.011 | 0.024 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".