Physiotherapists and Physiotherapy Student Placements across Regions in Ontario: A Descriptive Comparison
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the distribution and type of physiotherapy student placements in one year relative to the number of practising physiotherapists of Ontario. METHODS: Site information about physiotherapy students' clinical placements in Ontario in 2010 was obtained from Academic Coordinators of Clinical Education. Worksite information about physiotherapists who reported providing direct patient care at a primary employment site in Ontario and at least 600 practice hours in their annual renewal was obtained from the College of Physiotherapists of Ontario. Each placement and each physiotherapist was attributed to one of Ontario's 14 local health integration networks (LHINs). For each LHIN, a ratio of student placements to practising physiotherapists was calculated, using summed counts. Counts of placement types by setting, patient mix, and practice area were also calculated for each LHIN. RESULTS: The 5 LHINs in which the university programmes are located had high placement:physiotherapist ratios, from 0.92 to 0.38. The other 9 LHINs had lower ratios, the 3 lowest at approximately 0.15. There was a wide mix of clinical placement types across LHINs. CONCLUSION: Physiotherapists' participation in physiotherapy students' clinical education varied widely among Ontario regions. Future research could explore whether regional differences are persistent, why they occur, and whether they should be reduced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».