Comment imaginer la formation des étudiants dans le domaine de la santé dans 15 ans ?
Bibliographic record
Abstract
Contexte et problématique : La prévision de la nature et des caractéristiques des formations offertes aux étudiants dans le domaine de la santé à la rentrée 2037, soit dans 15 ans, est un exercice complexe et en partie spéculatif. Quelques tendances lourdes semblent cependant pouvoir être anticipées. Exégèse : L’auteur examine les facteurs identifiés comme devant être influents dans le secteur de la santé à l’horizon 2040. Ceux-ci concernent de multiples champs : politique, économique, social, technologique, organisationnel et managérial, environnemental, légal, éthique. Au plan éducationnel, il postule que les dispositifs curriculaires et pédagogiques évolueront d’une logique d’enseignement vers une approche centrée sur les activités d’apprentissage, visant à la fois la maîtrise de compétences, l’appropriation d’une culture professionnelle et le développement d’une identité professionnelle.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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 teacher head, 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".