Se réapproprier l’incertitude du marais : réintroduire la réflexivité dans l’enseignement du raisonnement clinique
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : L’auteure défend le point de vue selon lequel, paradoxalement, certains usages pédagogiques des typologies formelles développées à propos du raisonnement clinique pourraient limiter le développement des capacités de raisonnement clinique que les enseignants espèrent justement encourager. Exégèse : L’auteure rappelle les dimensions de complexité et d’incertitude du raisonnement clinique, en soulignant la nature foncièrement interprétative des processus en jeu. Elle suggère quelques moyens par lesquels il serait possible de se réapproprier la dimension de réflexivité dans le cadre de l’enseignement du raisonnement clinique. Conclusion : Dans une perspective éducationnelle, les théories de la réflexivité devraient désormais être mieux articulées avec les théories du raisonnement clinique. Les initiatives pédagogiques visant à favoriser le développement du raisonnement clinique pourraient bénéficier de la réintroduction de la réflexivité comme point de départ.
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 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| 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".