Apprendre aux étudiants paramédicaux à collaborer : dynamique et continuum de pratiques collaboratives dans un dispositif de formation
Bibliographic record
Abstract
L’évolution des besoins en santé nécessite, pour une population donnée, d’améliorer la collaboration entre les différents professionnels des domaines sanitaire et médico-social. Cela demande de repenser les formations initiales en santé pour permettre aux jeunes professionnels de s’adapter à ces nouvelles pratiques de terrain. C’est pourquoi, l’Institut de Formation en Pédicurie-podologie, Ergothérapie et Kinésithérapie (IFPEK) de Rennes a mis en place un dispositif de formation à la collaboration interprofessionnelle. La présente recherche analyse l’effet de ce dispositif sur la professionnalité émergente de 181 étudiants pédicure-podologues, ergothérapeutes et kinésithérapeutes, notamment dans leur capacité à mettre en place des interactions interprofessionnelles dans le cadre d’un travail collaboratif. Dix entretiens semi-directifs auprès de ces étudiants ainsi que des observations directes lors de la formation ont été menés. En s’appuyant sur le modèle canadien du « Continuum des pratiques de collaboration en santé et service sociaux », les résultats montrent qu’une grande majorité des étudiants s’orientent spontanément vers des pratiques collaboratives mais que leurs interactions sont parfois insuffisantes pour répondre aux problématiques de santé les plus complexes.
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 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".