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Enregistrement W2154442810 · doi:10.3138/ptc.2011-07

Building Passion Develops Meaningful Mentoring Relationships among Canadian Physiotherapists

2011· article· en· W2154442810 sur OpenAlexaffvenueabout
Allison M. Ezzat, Monica R. Maly

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionMedical educationComputer sciencePsychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe the meaning of mentorship among Canadian orthopaedic physiotherapists. METHODS: As part of a phenomenological qualitative study, 14 registered physiotherapists (13 women, 1 man) each participated in a single 60-minute, semi-structured face-to-face interview. Participants reflected on their experiences in receiving and providing mentorship and described the impact of mentorship on their careers. Interviews were transcribed verbatim and analyzed using a phenomenological approach. RESULTS: Participants described mentorship as any nurturing process in which they used their skills and experience to guide, teach, and encourage a less skilled or less experienced colleague for the purpose of promoting professional and personal development. Participants experienced mentorship as a positive, reflective phenomenon. According to participants, the true essence of mentorship in physiotherapy consists of building passion, keeping fresh, making us stronger, and promoting deeper learning. CONCLUSIONS: Building a shared passion for learning, as well as a mentor's commitment to the mentee's success, forms the foundation of meaningful mentorship in physiotherapy. These mentoring relationships enable physiotherapists to adapt to the changing health care system, advance patient care, and develop the profession.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,011
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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