Entrevue avec Patrick Lavoie, titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l’apprentissage de la prise de décision infirmière
Bibliographic record
Abstract
Professeur Patrick Lavoie, nous aimerions d'abord vous féliciter pour l'obtention d'une Chaire de recherche du Canada (CRC) du CRSH et vous remercier de nous accorder cette entrevue.Votre programme de recherche porte sur un aspect de la formation infirmière et nous souhaitons en apprendre davantage.Pouvez-vous décrire l'objet de votre programme de recherche et donner quelques exemples d'études que vous mènerez dans le cadre de la chaire ?Vous pouvez aussi nous parler brièvement des étapes pour obtenir une telle subvention.Patrick Lavoie : Je vous remercie beaucoup pour l'invitation.C'est une très belle tribune que vous m'offrez.J'en suis très honoré et heureux.Le phénomène qui m'anime et qui a guidé le développement de mon programme de recherche, c'est le nombre important de décisions que prennent les infirmiers et les infirmières.Des études disent qu'une décision est prise toutes les 30 secondes.Ma pratique clinique s'est déroulée en soins critiques.Ce sont des milieux où il y a beaucoup de décisions prises dans l'urgence, l'incertitude et le stress.La pression du temps est réelle, mais je sais que ce n'est pas exclusif à ces milieux.Au départ, c'est le phénomène du jugement clinique qui m'intéressait.Au fil du temps, j'ai réalisé qu'on forme souvent les infirmières et les infirmiers à donner les « bonnes » réponses cliniques, mais pas nécessairement à tenir compte du fait que les décisions se prennent dans un contexte.Une décision est toujours située, influencée par les interactions, les environnements.Rien n'est purement rationnel ou cliniquement optimal.D'autres facteurs entrent en ligne de compte.Il faut en tenir compte à la fois lorsqu'on enseigne et lorsqu'on examine comment les décisions sont prises.Je me suis donc intéressé au jugement clinique, c'est-à-dire à la manière dont on se forme une impression de ce qui se passe dans une situation : quels sont les besoins du patient ?Quels
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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 | 0.015 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.010 | 0.018 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".