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Enregistrement W2120180445 · doi:10.1080/07377361003617319

The Impact of Self-Determination on Academic Motivation of Occupational Therapists and Physiotherapists in Continuing Higher Education in Germany

2010· article· en· W2120180445 sur OpenAlexaff
Uwe Völkening, Herwig Ostermann, Leonore Link, Hans F. W. Hübner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Continuing Higher Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanContinuing educationOccupational therapyPsychologySelf-determination theoryMedical educationHigher educationPedagogyIntrinsic motivationMedicineSocial psychologyPolitical scienceAutonomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to examine the academic motivation of students in two therapeutic health professions along with their individual attitudes toward professional training and continuing higher education in Germany. The self-determination theory was taken as a theoretical basis, and the intercultural validated German version of the original French “Échelle de Motivation Dans Les Études–Études Avancées” (EME) was used to show that occupational therapists and physiotherapists attending courses of continuing higher education are motivated by a specific complex of intrinsic and extrinsic motivating factors. In the sense of self-determination theory, older students already in employment feature higher autonomous motivation than younger, not yet employed students. The education of occupational therapists and physiotherapists in North America is compared with the special features of the German setting as a stimulus for further research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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