Bibliographic record
Abstract
Contexte/problématique : Au cours de leur carrière, la plupart des cliniciens enseignants seront confrontés à des apprenants aux prises avec des difficultés de plusieurs ordres.Beaucoup d'auteurs se sont penchés sur ce sujet au cours des quinze dernières années.Objectifs : Présenter une synthèse de la littérature sur les apprenants en difficulté et à proposer un modèle intégré d'évaluation et d'intervention fondé sur les publications recensées.Méthodes : Des recherches ont été menées dans OVID, Medline, PsychINFO et ERIC pour identifier les références pertinentes.Les bibliographies des articles retenues ont été revues.Des communications personnelles et l'internet ont aussi été considérés.Résultats : Les résultats de la revue de littérature sont présentés dans les trois premiers chapitres du livre.Le chapitre 1 porte sur les symptômes et les signes qui annoncent des problèmes potentiels.Le chapitre 2 résume les publications portant sur le diagnostic pédagogique afin d'aider les enseignants à élargir leur diagnostic différentiel dans diverses situations d'apprentissage problématiques.Le chapitre 3 résume les écrits portant sur la prise en charge de ces situations.Par la suite, le chapitre 4 rassemble les conclusions des trois chapitres précédents et suggère des outils et modèles pédagogiques novateurs et structurés qui faciliteront le recours aux stratégies de diagnostic pédagogique et de prise en charge des apprenants en difficulté.Conclusion : Les professeurs de clinique comme les cliniciens enseignants en milieu communautaire trouveront dans cet ouvrage des conseils adaptés à leurs besoins, puisque le livre propose, d'une part, une étude approfondie du sujet et, d'autre part, des résumés pratiques de la littérature sous forme d'outils d'enseignement faciles à utiliser.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.186 | 0.078 |
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".