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Enregistrement W1987242937 · doi:10.1027//1016-9040.7.3.203

Facilitating Mobility for Psychologists Through a Competency-Based Approach for Regulation and Accreditation: The Canadian Experiment

2002· article· en· W1987242937 sur OpenAlexaffabout
Janel Gauthier

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychologist · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueOccupational and Professional Licensing Regulation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMutual recognitionJurisdictionLicensureGovernment (linguistics)Work (physics)Process (computing)Public relationsCredentialingPsychologyPolitical scienceBusinessMedical educationMedicineComputer scienceLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professionals in Canada are regulated by provincial/territorial bodies that have their own requirements for licensing and registration. Because these requirements vary tremendously across jurisdictions, the ability of Canadians to work anywhere in the country is greatly limited. In response to pressures for greater mobility, federal, provincial and territorial governments agreed in 1994 to take steps to remove or reduce barriers to the movement of workers in Canada. Under this agreement, regulatory bodies within each jurisdiction were asked to comply voluntarily with the obligations of the agreement or else the government would adopt and maintain measures to ensure such compliance. To address the issue of mobility, Canadian psychologists have taken a competency approach. This paper presents the template that provided a common framework or language for the mutual recognition of competencies for the purpose of mobility in Canada and the results of this process as reflected in the Mutual Recognition Agreement signed by the Canadian regulatory bodies of psychologists in June 2001. The paper also highlights the role of accreditation of training programs in the recognition of professional psychologists for the purpose of mobility and the influence that training programs may have on standards for licensure or registration.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,010
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations11
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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