Learning together for effective collaboration in school-based occupational therapy practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School-based occupational therapy (SBOT) practice takes place within a complex system that includes service recipients, service providers, and program decision makers across health and education sectors. Despite the promotion of collaborative consultation at a policy level, there is little practical guidance about how to coordinate multi-agency service and interprofessional collaboration among these stakeholders. PURPOSE: This paper reports on a process used to engage program administrators in an examination of SBOT collaborative consultation practice in one region of Ontario to provide an evidence-informed foundation for decision making about implementation of these services. METHODS: Within an appreciative inquiry framework (Cooperrider, Whitney, & Stavros, 2008), Developmental Work Research methods (Engeström, 2000) were used to facilitate shared learning for improved SBOT collaborative consultation. Program administrators participated alongside program providers and service recipients in a series of facilitated workshops to develop principles that will guide future planning and decision making about the delivery of SBOT services. FINDINGS: Facilitated discussion among stakeholders led to the articulation of 12 principles for effective collaborative practice. Program administrators used their shared understanding to propose a new model for delivering SBOT services. IMPLICATIONS: Horizontal and vertical learning across agency and professional boundaries led to the development of powerful solutions for program improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».