Les défis informationnels pour les étudiants au doctorat en médecine au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine comment les étudiants au doctorat en médecine s’y prennent pour trouver l’information dont ils ont besoin dans le cadre de la réalisation de leur thèse. Un questionnaire et des entrevues semi-dirigées ont été utilisés comme instruments de collecte de données auprès d’étudiants au doctorat en médecine de l’Unité de Formation et de Recherche en Sciences de la Santé au Burkina Faso. L’analyse des résultats montre que les sources numériques sont plus utilisées que les sources imprimées. Les barrières les plus importantes auxquelles les étudiants se heurtent sont : les coûts directs pour accéder à l’information, c’est-à-dire les frais pour commander des articles scientifiques (barrières économiques); les délestages, l’instabilité de la connexion Internet et les ressources limitées des bibliothèques universitaires (barrières environnementales); les contraintes de temps (barrières situationnelles); la rareté de la documentation scientifique médicale en langue française et en contexte africain (barrières liées aux caractéristiques des sources). Nos résultats montrent cependant que les étudiants font preuve de débrouillardise et de créativité pour trouver des stratégies et surmonter certaines de ces barrières.
Stored with the screening record, where it is evidence for the labels above.
How this classification was reachedexpand
The three-model screen
all 5,600 screened works →All three models called this metaresearch. It is in the settled core of the field.
LIS study of the information behavior and information-seeking barriers of medical doctoral students writing their theses in Burkina Faso.
It studies how medical doctoral students, as researchers, find and use scholarly information.
LIS study of how medical doctoral students seek and access scholarly information for theses, squarely information behaviour of researchers.
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 | 0.054 | 0.210 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".