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Record W7064909678

Caractéristiques qui influencent la façon dont les personnes formées à l’étranger déterminent les réponses à l’examen d’admission à la 
\nprofession infirmière au Québec

2022· dissertation· fr· W7064909678 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisResearch methodologyPoor people
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de la présente recherche est de documenter, à partir d’une approche de recherche pragmatique qui s’inspire d’une méthode de recherche de type mixte, ce qui influence la performance des personnes formées à l’étranger (ci-après « PFÉ ») à l’examen d’admission à la profession infirmière au Québec (ci-après « examen »). Un devis séquentiel explicatif permet de découper cette recherche en deux grandes phases qui s’intéressent, respectivement, à des données quantitatives et à des données qualitatives. Les objectifs de cette recherche sont de 1) déterminer s’il existe une différence entre les scores observés à l’examen du 12 septembre 2020 pour les PFÉ et les personnes formées au Québec (ci-après « PFQ »), 2) déterminer s’il existe une association entre certaines caractéristiques connues des PFÉ et les scores observés à l’examen du 12 septembre 2020 et 3) décrire les caractéristiques reliées aux PFÉ et aux items qui influencent la mise en œuvre du jugement clinique infirmier lors de la détermination des réponses aux items de l’examen du 12 septembre 2020. \nLes deux échantillons de la première phase contiennent 1 050 PFQ et 199 PFÉ en premier essai à l’examen de septembre 2020. La collecte de données pour cette première phase a été réalisée à l’aide d’un fichier d’information obtenu auprès de l’Ordre des infirmières et infirmiers du Québec. Des analyses comparatives des deux échantillons permettent de conclure qu’il existe une différence statistiquement significative entre les scores moyens observés à l’examen pour l’échantillon des PFQ et celui des PFÉ et que la taille de l’effet est considérée comme étant modérée. Des analyses additionnelles sont réalisées afin de déterminer s’il existe une association statistiquement significative entre certaines variables disponibles, notamment l’âge, le sexe, le délai depuis la diplomation, l’indice de développement humain (ci-après « IDH ») du pays de diplomation et les scores moyens observés pour les PFÉ. Ainsi, les résultats suggèrent l’absence d’association entre l’âge ou le délai depuis la diplomation et les scores observés à l’examen. Par ailleurs, les analyses permettent d’observer une association statistiquement significative entre les scores observés des PFÉ à l’examen et le sexe ainsi que l’IDH du pays de diplomation, même si la taille de l’effet est considérée comme étant faible. \nL’échantillon de la deuxième phase de cette recherche contient huit PFÉ en premier essai à l’examen de septembre 2020. La collecte de données s’est effectuée à l’aide d’entrevues individuelles semi-structurées réalisées à distance et enregistrées à l’aide du logiciel Microsoft Teams. Le guide d’entrevue, explorant les thèmes tirés du cadre de référence, est construit à partir de la littérature consultée au sujet des caractéristiques pouvant agir sur les réponses aux items d’un examen. Les données ont fait l’objet d’un codage thématique à l’aide d’une grille. \nLes résultats indiquent que la mise en œuvre du jugement clinique infirmier, incluant la mobilisation des savoirs appropriés lors de la résolution d’items de l’examen, constitue un défi pour les PFÉ qui participent aux entrevues (ci-après « PFÉP »). Ainsi, les savoirs infirmiers mobilisés s’appuient, en partie, sur des connaissances et des expériences acquises avant l’arrivée au Québec qui diffèrent des savoirs qui sont ciblés par les items de l’examen. Ceci n’est pas surprenant puisque les PFÉP constituent un groupe hétérogène d’individus avec des parcours professionnels extrêmement variés et le contenu de l’examen cible spécifiquement les aspects requis pour exercer au Québec. Bien que les savoirs acquis après l’arrivée au Québec soient aussi mobilisés lors de la résolution des items de l’examen, ces nouvelles connaissances sont parfois insuffisantes pour certaines PFÉP qui présentent de trop grands écarts de savoirs professionnels. Par ailleurs, l’état psychologique des PFÉP, les difficultés à lire et à bien comprendre les situations cliniques de l’examen et le manque de temps influencent certainement la capacité de choisir les réponses attendues aux items de l’examen. \nLes résultats de cette recherche contribuent aux connaissances en éducation puisqu’ils permettent une meilleure documentation des caractéristiques qui influencent la détermination des réponses à un examen en contexte d’immigration professionnelle. Ils contribuent aussi aux connaissances en matière d’intégration professionnelle des PFÉ en mettant en lumière le caractère hétérogène de ce groupe de personnes qui exerçaient la profession infirmière dans leur pays d’origine et l’importance d’adopter une approche individuelle aux défis de ces personnes qui souhaitent obtenir un permis d’exercice au Québec, notamment les outils de préparation à l’examen. Les résultats peuvent aider les instances touchées par l’administration d’un examen à considérer différentes caractéristiques reliées à la personne ou aux items qui influencent la détermination des réponses aux items.

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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.241
Threshold uncertainty score0.485

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.006
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.214 · 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 designObservational
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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Published2022
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