LA GRILLE CALGARY CAMBRIDGE EN BANDE DESSINEE : RETOUR D EXPERIENCE SUR SA CONSTRUCTION
Bibliographic record
Abstract
Contexte. La grille Calgary-Cambridge est un outil pédagogique validé pour évaluer l’acquisition des compétences communicationnelles de l’entrevue médicale par les étudiants en médecine. Parce qu’il permet la simultanéité des regards entre le patient et le médecin, le média bande dessinée (BD) est un outil pertinent pour l’acquisition des compétences communicationnelles en santé. Objectif. Illustrer le contenu de la grille Calgary-Cambridge en BD. Méthode. Ce travail présente ici la création de la première planche, les choix des auteurs sur la structure de la BD, les apports spécifiques de la BD en tant que média singulier et les perspectives en éducation médicale. Résultats. Ce support pourrait être un outil complémentaire pour l’apprentissage des compétences communicationnelles en santé. Il pourrait compléter la grille Calgary-Cambridge sous sa forme actuelle. Conclusion. Les planches suivantes sont en cours d’élaboration. Afin de favoriser la lecture active et par souci de clarté, des modifications des planches précédentes sont à prévoir. Dans un second temps, il sera nécessaire d’évaluer dans le cadre d’un travail de recherche si les lecteurs perçoivent les critères de qualité représentés dans la BD.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".