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Enregistrement W2034274645 · doi:10.1177/000841740407100408

Enhancing Research Use through Online Action Research

2004· article· en· W2034274645 sur OpenAlexaffvenue
Mary Egan, Claire‐Jehanne Dubouloz, Susan Rappolt, Helene J. Polatajko, Claudia von Zweck, Judy King, Josée Vallerand, Janet Craik, Jane A. Davis, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAction (physics)Action researchMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many health professionals, including occupational therapists, have difficulty utilizing research findings in daily practice. PURPOSE: To determine if an online action research project could enhance research use among occupational therapists working in similar practice areas. METHODS: Four groups of 12-14 occupational therapists met online for approximately one year. They discussed barriers and facilitators to research utilization, defined practice questions, and attempted to search for, synthesize and apply relevant research findings. Online communications and post-group interviews were thematically analyzed. RESULTS: Only half of the participants who began the project were still online with the research project at completion. These participants believed that their involvement in the group led to increased personal awareness, motivation and confidence regarding the use of research evidence in practice and knowledge to be used in practice. Time to review, critique and synthesize research evidence continued to be a major barrier to enhanced research utilization. PRACTICE IMPLICATIONS: Online meetings designed to enhance research use among occupational therapists appear to hold some promise, but refinements are needed to ensure their ultimate success.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,839
Tête enseignante GPT0,672
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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