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Enregistrement W1574564355 · doi:10.1177/000841740907600507

Client Insights on Knowledge use and Access in Return to Work

2009· article· en· W1574564355 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lynn Shaw, Karen Bondy, Jillian Dodman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensHôtel-Dieu Grace HealthcareWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Occupational Therapy Foundation
Mots-clésKnowledge managementContext (archaeology)Grounded theoryWork (physics)Sample (material)Knowledge translationResource (disambiguation)PsychologyComputer scienceSociologyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background An emerging trend in work practice is to move knowledge into the hands and minds of the end-users—our clients. Purpose The purpose of this study was to investigate clients’ perspectives on their experiences, needs, and preferences for accessing and using information to make decisions in resuming work and living with disability. Methods Data from a grounded theory study with a sample of 14 participants with chronic disabilities from three regions across Canada were analyzed using the constant comparative method. Findings Barriers revealed the pervasive struggles of clients in accessing and communicating information. Clients need places, resource people as well as access to diverse formats, and material to support knowledge use. Clients engaged themselves in interpreting or acting upon knowledge through planning for contingencies, appraising the self in context, and reflecting and learning from others. Implications Findings advance the conceptual understanding of knowledge translation principles and processes needed to support clients in making decisions about return-to-work. Opportunities for policy change and for occupational therapists to support knowledge brokering and translation are elaborated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,454
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,097 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2009
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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