Les expériences vécues et les apprentissages tissés en réanimation pédiatrique et soin continu : les spécificités méthodologiques d’une étude narrative biographique
Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est de réfléchir sur les spécificités méthodologiques d’une étude narrative biographique menée auprès d’un groupe de professionnels de santé qui travaillent dans un service de réanimation pédiatrique et soin continu d’un hôpital de référence pour la prise en charge d’enfants, situé dans la ville de Paris (France). Cette étude s’est déroulée au cours des années 2018 et 2019 et a eu pour but de comprendre la construction du parcours biographique de ces professionnels de santé, ainsi que les apprentissages acquis au fil de leurs expériences vécues. Développée selon une approche de base anthropologique, l’étude a mis en dialogue la démarche de la recherche biographique et l’ethnographie. Dans le cadre de cet article, les choix méthodologiques, la manière de conduire l’enquête narrative sur le terrain et le processus d’interprétation et d’analyse ont été mis en avant afin de tisser des liens entre la recherche et les domaines de la santé et de l’éducation, ce qui a permis aussi de réfléchir aux contributions des enquêtes narratives, à la pertinence sociale de l’approche biographique et à son caractère interdisciplinaire.
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 | 0.022 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| 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".