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Enregistrement W2165568005 · doi:10.1111/j.1440-1630.2010.00873.x

Translating knowledge to practice: An occupational therapy perspective

2010· article· en· W2165568005 sur OpenAlexaff
Megan J. Metzler, Gerlinde A. S. Metz

Notice bibliographique

RevueAustralian Occupational Therapy Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyPerspective (graphical)Occupational sciencePsychologyMedicinePhysical therapyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Translating knowledge to practice, also called 'knowledge translation', is increasingly recognised as a driving force to strengthen and improve the healthcare system. How knowledge translation fits with occupational therapy practice deserves examination. METHODS: This paper will explore how an action process model, the Knowledge-To-Action Process, may advance knowledge translation in occupational therapy. Occupational therapists typically view knowledge in a broad sense, encompassing research, tacit knowledge, expert opinion and client evidence. The Knowledge-To-Action Process facilitates application of client, therapist and research knowledge to occupational therapy practice. RESULTS: Examination of knowledge translation through the lens of the Knowledge-To-Action Process creates awareness of the value of client, therapist and research knowledge. It also highlights opportunities as practitioners to implement knowledge translation. CONCLUSIONS: Models able to flexibly reflect an occupational therapy perspective of knowledge have a potentially vital role in successful knowledge translation. Furthermore, these models allow therapists and other stakeholders to analyse complex situations and identify targeted knowledge translation strategies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0120,001

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,294 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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