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Enregistrement W2184925791 · doi:10.1177/0008417415616644a

L’assimilation et l’application des connaissances

2015· article· fr· W2184925791 sur OpenAlexvenueno aff
Helene J. Polatajko, Christie Welch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEnvironmental scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ful consideration. It suggests that philosophical fit overrides issues of evidence, that we first vet the evidence for fit with our basic ideas, and only if there is a fit do we consider the evidence for its possible uptake and translation into practice. If this is indeed the case, it suggests that our approach to supporting knowledge uptake or translation needs to be reconsidered; it further suggests that our approach to knowledge generation needs to be reconsidered—the latter is, prima facie, untenable. A profession based in science needs to be open to evidence—to be sure, it needs to be critical in its consideration of the evidence, applying the highest quality standards, but it needs to be open to evidence! With her opening words, Dr. Case-Smith offered an important insight into the ethos of our profession. If she was correct, and the evidence, at least with respect to the place ABA holds in the occupational therapy literature, suggests that she was, her words require us, as a profession, to elucidate our philosophies and examine them carefully from the perspective of science. Dr. Case-Smith’s insight also holds an imperative for us as individual, autonomous practitioners. Notwithstanding the role of the profession in knowledge uptake and translation, each of us is, ultimately, the gatekeeper for our own knowledge uptake and translation into practice. Accordingly, each of us needs to be self-reflective; each of us needs to examine the factors we bring to bear in considering the emerging evidence so we can best enable our clients’ occupation!

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)0,120
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,202
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1200,202
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0090,096
Communication savante0,0360,030
Science ouverte0,0070,019
Intégrité de la recherche0,0180,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,482
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,046 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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