Rx : questionner le rôle de communicateur dans la formation de l’identité professionnelle des futurs médecins
Bibliographic record
Abstract
En 2007, une étude divulgue la corrélation entre les aptitudes communicationnelles des futurs médecins et les probabilités de plaintes au cours de leur carrière. En 2021, la communication médecin-patient se manifeste d’ailleurs comme le principal élément sous-jacent aux plaintes envers les médecins. Avec cette problématique, il est question d’interroger les statistiques croissantes, notamment en s’intéressant à la place de l’enseignement dans la formation de l’identité professionnelle des futurs médecins. Ce mémoire a pour objectif de questionner le rôle de communicateur tel qu’établi par le référentiel de compétences CanMEDS. Pour y arriver, douze entretiens avec des acteurs de l’École de médecine de l’Université de Montréal à différents stades de leur professionnalisation ont été tenus. De l’analyse thématique des entretiens est ressorti 3 thèmes : la professionnalisation institutionnelle, les réalités du contexte pédagogique et les obstacles à la formation de l’identité professionnelle du rôle de communicateur. Ceux-ci pointent vers l’omniprésence d’une approche basée sur la médecine factuelle plutôt que basée sur la vertu à travers la formation de l’identité professionnelle. Le processus professionnalisant pour devenir un médecin est largement fondé sur la présence de comportements observables et mesurables, et ce, de l’admission à l’évaluation continue des compétences communicationnelles. Ainsi, le développement de leur identité professionnelle navigue plus difficilement la relation médecin-patient. La professionnalisation actuelle passe à côté de certaines opportunités de rétroactions et d’apprentissage autoréflexives. Le constat final présente une opportunité de développer un parcours qui intègre les arts et les sciences sociales pour le développement du rôle de communicateur.
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 | 0.020 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".