Critical Ethnographic Analysis of “Doing Good” on Short‐Term International Immersion Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Reciprocal partnerships are growing alongside the rise of international learning and "doing" experiences for students and clinicians. This paper questions how global citizenship, the acquisition of awareness and skills to sensitively navigate through a rapidly globalized social world, is cultivated amidst international partnerships focused on short-term immersion opportunities. Using an ethnographic methodology to examine the experiences of occupational therapy students abroad, this paper addresses the potential for competing agendas when the motivation to participate within these partnerships is driven in part by a desire to "do good." The empirical lens was directed towards the students' verbal, written and enacted narratives rather than the sociocultural realm of the sending institution, the host organization or the occupational realities of the local communities, therefore is limited in discursive scope. Nevertheless, the need is great for further critical appraisal of objectives and expectations by all parties to foster a partnership culture of reciprocity and equality and to diminish the neocolonial legacy of Western expertise dissemination. By examining how the stated and implied desire to do good exists alongside the risk to do harm to individuals and international networks, the conclusions can be extended locally to highlight the challenges to "partnering up" between clinicians and patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».