Évaluation de la fidélité interjuges d’une grille d’observation des comportements d’offre active de services en français dans le cadre d’activités d’apprentissage par simulation
Bibliographic record
Abstract
Dans les régions canadiennes où les communautés francophones vivent en situation minoritaire, l’offre active (OA) de services en français consiste à proposer des services en français de façon proactive et dès le premier contact. Dans le contexte des services sociaux et de santé, l’OA contribue à la qualité, à la sécurité et à l’équité des soins destinés à ces communautés. La Grille d’observation des indicateurs de compétence en OA a été créée pour évaluer cette compétence chez les futurs professionnels dans un contexte d’apprentissage par simulation. Le présent projet de recherche visait à poursuivre l’évaluation métrologique de la grille en mesurant sa fidélité interjuges grâce au coefficient de corrélation intraclasse (CCI). Les résultats ont démontré un niveau de fidélité globale élevé (CCI = 0,87), ce qui permet d’encourager l’utilisation de la grille dans les milieux d’apprentissage. Des recherches supplémentaires permettront d’évaluer la fidélité de la grille dans divers contextes et d’assurer l’amélioration continue de la formation des futurs professionnels sur l’OA.
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 | 0.021 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".