Quelle est la motivation des internes de la première promotion du DES de médecine d’urgence ?
Bibliographic record
Abstract
Objectif : La motivation en formation étant positivement corrélée à l’implication, à la persévérance et aux performances des apprenants, nous avons souhaité identifier le profil motivationnel des étudiants de la première promotion du diplôme d’études spécialisées (DES) en médecine d’urgence (MU), afin d’identifier des leviers motivationnels et d’actions pour les enseignants permettant d’améliorer la qualité de la formation. Matériel et méthodes : Nous avons mené une étude observationnelle descriptive multicentrique auprès des internes de première année de DES. Un questionnaire autoadministré en ligne a été envoyé à tous les internes. Cinq composantes de la motivation étaient explorées : la motivation intrinsèque (MI), la motivation extrinsèque (ME), la perception de valeur à la tâche (PVT), la perception de contrôlabilité (PCO) et le sentiment d’efficacité personnel (SEP). Résultats : Trois cent soixante-quinze internes de la promotion 2017–2018 ont répondu, soit un taux de participation de 81,5 %. La MI était nettement supérieure à laME (5,7 versus 3,8). Parmi les autres composantes de la motivation, la PVT était la plus élevée (5,9) devant la PCO (5,2) et le SEP (5,2). Il n’y avait pas de corrélation entre les différentes composantes de la motivation et le rang de classement à l’ECN (épreuves classantes nationales) ni selon le fait que la MU était ou non leur premier choix. Conclusion : La première promotion d’internes de MU obtient globalement des scores élevés de motivation. Deux leviers, sur lesquels les enseignants peuvent essayer d’agir prioritairement, ont été identifiés afin d’améliorer la motivation des internes.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".