Le raisonnement clinique : regards rétrospectif et prospectif sur le concept
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : Les dernières décennies ont été marquées par de très nombreuses publications en pédagogie des sciences de la santé, consacrées au concept de raisonnement clinique. Toutefois, la diversité des écrits et des théories sur le concept peut semer une certaine confusion. But : Présenter une brève synthèse des conceptions théoriques liées au raisonnement clinique en pédagogie des sciences de la santé. Résultats : Alors que les cognitivistes abordent le raisonnement clinique sous la loupe des processus cognitifs et métacognitifs du praticien, les sociocognitivistes étudient la prise de « décision en situation » où la reconnaissance de signes et de signaux du contexte oriente le raisonnement clinique. Conceptualisé comme un « construit social », le raisonnement clinique est aussi un phénomène menant à la socialisation professionnelle où sont véhiculées les mœurs, les valeurs et les pratiques courantes dans une profession. Enfin, des artéfacts tels que l’intelligence artificielle, ainsi que les outils ou les matériaux de la pratique augmentent la cognition du praticien. La perspective d’une cognition écologique, inscrite dans un environnement complexe, est proposée. Discussion et conclusion : Les principales conceptions théoriques liées au raisonnement clinique suggèrent le soutien pédagogique au développement de la compétence en plus de l’utilisation d’une variété d’outils d’évaluation. L’apport d’autres théories provenant des neurosciences, de la sociologie et des sciences de la complexité pourrait enrichir la compréhension du concept et assurer les progrès dans la recherche, l’enseignement et l’apprentissage de la compétence.
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 | 0.017 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.024 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".