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Enregistrement W2137758141 · doi:10.1177/000841740907600406

Evaluating Work Readiness following Acquired Brain Injury: Building a Shared Understanding

2009· article· en· W2137758141 sur OpenAlexafffundvenue
Mary Stergiou‐Kita, Susan Rappolt, Bonnie Kirsh, Lynn Shaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Occupational Therapy FoundationUniversity of TorontoOntario Society of Occupational Therapists
Mots-clésFormative assessmentWork (physics)Occupational therapyRehabilitationAcquired brain injuryPsychologyGrounded theoryApplied psychologyOccupational safety and healthVocational rehabilitationVocational educationMedical educationKnowledge managementQualitative researchMedicineComputer sciencePedagogyEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite occupational therapists' role in work-related evaluations, there are no guidelines for evaluating clients' work readiness. PURPOSE: This study explored how occupational therapists evaluate work readiness following acquired brain injury in order to develop an integrated model of the factors, processes, stakeholders, and contextual elements relevant to this evaluation. METHODS: Ten occupational therapists with expertise in vocational and brain injury rehabilitation were interviewed. Data were analyzed using grounded theory methods to develop the work readiness evaluation model. FINDINGS: This model describes five processes formative to therapists' evaluation: (1) drawing upon diverse sources of information and perspectives; (2) assessing occupational capacity; (3) contextualizing occupational potential; (4) building a shared understanding of work readiness among stakeholders, including, clients, employers, insurers, and rehabilitation teams; and (5) transforming the work readiness question. IMPLICATIONS: The model highlights the importance of building a shared understanding amongst stakeholders and provides a provisional framework to guide practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,583
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,004 · 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'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

Citations26
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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