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Record W4407605744 · doi:10.17483/2368-6669.1491

Dynamique de groupe comme composante de l’environnement d’apprentissage clinique : une étude mixte séquentielle exploratoire

2025· article· fr· W4407605744 on OpenAlexvenueaboutno aff
Marjolaine Dionne Merlin, Frances Gallagher, Stéphan Lavoie

Bibliographic record

VenueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychoanalysis and Psychopathology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Contexte et problématique : Dans l’environnement d’apprentissage clinique (EAC), il existe des composantes qui influencent l’apprentissage expérientiel des personnes étudiantes en sciences infirmières, y compris la dynamique de groupe dans une modalité de stage en groupe. À ce jour, les écrits scientifiques ne nous permettent pas de comprendre l’influence de cette composante dans la formation clinique, ce qui nuit à l’établissement de conditions optimales pour l’apprentissage des stagiaires. Le but était d’explorer la dynamique de groupe entre les stagiaires, en tant que composante de l’EAC dans le cadre de cette modalité de stage en sciences infirmières. Objectifs : 1) décrire la dynamique de groupe en lien avec l’apprentissage selon les écrits et selon le point de vue de stagiaires, de superviseures de stage et d'infirmières des unités de soins, 2) adapter l’instrument de mesure « Évaluation de l’environnement d’apprentissage clinique » (EEAC) pour y ajouter la notion de la dynamique de groupe, 3) explorer les composantes de l’EAC, incluant la dynamique de groupe, chez des stagiaires du baccalauréat en sciences infirmières dans une université francophone au Nouveau-Brunswick, et 4) explorer les liens entre la dynamique de groupe et les autres composantes de l’EAC reconnues dans les écrits. Méthode : Nous avons utilisé un devis mixte séquentiel exploratoire. Phase 1 : Examen de la portée suivi d’une approche descriptive interprétative. Phase 2 : Adaptation de l’instrument EEAC. Phase 3 : Étude descriptive transversale. Résultats : Certaines caractéristiques des stagiaires de même que divers facteurs leur occasionnant du stress influent sur la dynamique et l’expérience d'apprentissage. Le soutien de la part des stagiaires du groupe avantage les relations interpersonnelles entre les membres ainsi que l’expérience d’apprentissage. Bénéficier du soutien de la part du personnel infirmier favorise la dynamique de groupe et l’expérience d’apprentissage des stagiaires. L’encadrement par la personne superviseure explique le plus la dynamique de groupe. Conclusion : Après avoir reconnu l’importance cruciale de la dynamique de groupe comme une composante d’influence dans l’EAC, les personnes impliquées dans la formation des stagiaires en sciences infirmières disposent désormais de résultats concluants. Ces informations leur permettent d’apporter une contribution significative à la création d’un environnement d’apprentissage propice pour les stagiaires. Abstract Context and problem statement: In the clinical learning environment (CLE), various components influence the experiential learning of nursing students, including group dynamics in a group practicum modality. To date, the scientific literature does not fully explore the impact of this component

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)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.090

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.040
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0050.005
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

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 head0.053
GPT teacher head0.453
Teacher spread0.400 · 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 designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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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Citations1
Published2025
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