Physiotherapy beyond Our Borders: Investigating Ideal Competencies for Canadian Physiotherapists Working in Resource-Poor Countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the perspectives of Canadian physiotherapists with global health experience on the ideal competencies for Canadian physiotherapists working in resource-poor countries. METHOD: A qualitative interpretive methodology was used, and the Essential Competency Profile for Physiotherapists in Canada, 2009 (ECP), was employed as a starting point for investigation and analysis. Semi-structured one-on-one interviews (60-90 minutes) were conducted with 17 Canadian physiotherapists who have worked in resource-poor countries. Descriptive and thematic analyses were conducted collaboratively. RESULTS: The seven ECP roles-Expert, Communicator, Collaborator, Manager, Advocate, Scholarly Practitioner, and Professional-were all viewed as important for Canadian physiotherapists working in resource-poor countries. Two roles, Communicator and Manager, have additional competencies that participants felt were important. Three novel roles-Global Health Learner, Critical Thinker, and Respectful Guest-were created to describe other competencies related to global health deemed crucial by participants. CONCLUSIONS: This is the first study to examine competencies required by Canadian physiotherapists working in resource-poor countries. In addition to the ECP roles, supplementary competencies are recommended for engagement in resource-poor countries. These findings align with ideas in current global health and international development literature. Future research should examine the relevance of these findings to resource-poor settings within Canada.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».