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Enregistrement W2004633808 · doi:10.1177/000841740307000106

Private Practice: Benefits, Barriers and Strategies of Providing Fieldwork Placements

2003· article· en· W2004633808 sur OpenAlexaffvenue
Kym Sloggett, Nancy Kim, Debra Cameron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate practiceOccupational therapyExploratory researchQualitative researchMedical educationClinical PracticeNursingMedicineFamily medicineSociologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Occupational therapists are entering private practice in ever increasing numbers. In order to gain the skills to practice in this area, students should have the opportunity to experience private practice fieldwork placements. However, the number offered in private practice settings continues to be limited. The purpose of this exploratory qualitative study was to identify the benefits, the barriers, and the strategies associated with providing fieldwork opportunities in private practice. METHODS: Data were obtained through semi-structured interviews with six occupational therapists in private practice. RESULTS: Results indicated that participating in fieldwork education affords benefits to the profession of occupational therapy, to the clinician, and to the facility. Potential barriers included student characteristics, cost, time, travel and legalities. Involvement from the university and the private setting were considered necessary for providing and implementing strategies. CLINICAL IMPLICATIONS: The findings have implications for increasing private practice placements for future students in occupational therapy and other health care professions offering clinical placements as a component of their formal education.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations30
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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