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Record W4399817706 · doi:10.1515/9782760543324

Le développement professionnel en soins de santé primaires au Canada

2015· book· fr· W4399817706 on OpenAlexaboutno aff
Julie Gosselin, Paul S. Greenman, Mélanie Joanisse

Bibliographic record

VenuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2015
Typebook
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicPrimary Care and Health Outcomes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour améliorer l’offre et la qualité des soins de santé primaires au Canada, un éventail d’initiatives visant à favoriser la collaboration interprofessionnelle ont été mises en place au début des années 2000, que ce soit les Équipes de santé familiale en Ontario, les Groupes de médecine familiale au Québec ou les Centres de santé communautaires au Nouveau-Brunswick. Or l’inclusion de professionnels de la santé autres que les médecins au sein des services de première ligne en est à ses balbutiements et recèle des défis complexes qui méritent d’être étudiés, ne serait-ce qu’en matière de formation initiale et continue, car ces professionnels auront à adopter une vision plus élargie de la santé et de leur champ de pratique, et à apprendre à évoluer dans des milieux médicaux non traditionnels. Cet ouvrage fait état des enjeux qui jalonnent la pratique des professionnels travaillant en soins de santé primaires, qu’ils soient médecins, infirmiers, psychologues, travailleurs sociaux, diététistes, nutritionnistes, kinésiologues, physiothérapeutes ou sexologues, et expose les façons de faire les plus prometteuses pour assurer leur développement professionnel. Les auteurs partagent les meilleures stratégies pour faciliter l’intégration des professionnels au sein des équipes en soins de santé primaires et maxi-miser leurs expertises complémentaires au profit des patients. Ils présentent également des méthodes de formation et d’évaluation pour soutenir le développement de ces professionnels. Ils proposent enfin des avenues pour la recherche, afin de contribuer à l’adoption de pratiques exemplaires basées sur des données probantes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.142
Threshold uncertainty score0.995

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0150.003
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.001

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2015
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