Valoriser lâérudition chez les professionnels de la réadaptation de lâaccident vasculaire cérébral : tout un défi!
Bibliographic record
Abstract
Introduction: Les professionnels de la réadaptation de lâaccident vasculaire cérébral (AVC) ont la responsabilité dâoffrir des services de qualité ancrés dans les données probantes. Cette responsabilité relève du rôle dâérudit selon le cadre de compétences CanMEDS. Quelle place occupe par ce rôle en clinique? Objectifs : 1) Documenter les perceptions, expériences et vécus en lien avec le rôle dâérudit chez les professionnels de la réadaptation de lâAVC. 2) Identifier les facteurs perçus comme facilitant ou entravant ce rôle clinique. Méthodologie : Ãtude qualitative exploratoire dâorientation phénoménologique par entrevue individuelle de professionnels travaillant en réadaptation de lâAVC depuis au moins deux ans. Codification des verbatim avec le logiciel QDA-Miner. Résultats : Les participants (âge moyen 40,7 ans ± 11,2) sont majoritairement des femmes (9/11) et leur expérience de travail en AVC varie de 3 à 23 ans. Les principaux thèmes identifiés sont: 1) Les savoirs tacites sont perçus comme synonyme du rôle dâérudit; 2) Lâexpérience de travail et lâintuition clinique amènent confiance et confort dans les pratiques; 3) Lâinsatisfaction quant au manque de partage des connaissances; 4) Lâimportance de la diversification dans les tâches cliniques et 5) La pratique réflexive est peu développée. Les quatre facteurs influençant le rôle dâérudit sont: la motivation; lâincident critique, les stagiaires et le manque de temps. Conclusion : Le rôle dâérudit apparaît peu valorisé par les participants. Il existe un écart entre le rôle dâérudit tel que décrit dans les cadres de compétences et la façon dont il est actualisé en pratique clinique.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".