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Enregistrement W2288512135 · doi:10.1177/0008417416631773

Preparing for community development practice: A Delphi study of Canadian occupational therapists

2016· article· en· W2288512135 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Leanne Leclair, Morgan L. Ashcroft, Tamara L. Canning, Marla A. Lisowski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyDelphi methodFeelingMedical educationDelphiFocus groupCommunity practiceScholarshipMedicinePsychologyNursingPhysical therapySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasingly, community development is recognized as an important process for occupational therapy practice. However, occupational therapists working in community development report feeling unprepared. PURPOSE: This study aimed to identify the knowledge, skills, and experiences that occupational therapists need for practice in community development. METHOD: Using the Delphi technique, the researchers developed statements from the Round 1 (n = 8) responses of occupational therapists involved in community development practice or scholarship. Rounds 2 (n = 14) and 3 (n = 12) sought to establish consensus among the occupational therapists on the areas of focus. FINDINGS: Participants rated the importance of 64 statements grouped into 11 domains. After three rounds, researchers eliminated six statements by analyzing the median, interquartile range, and percentage of agreement. Participants reached consensus on 58 statements. IMPLICATIONS: Many of the competencies identified were relevant to all areas of practice, while others were specific to community development, suggesting a need for specialized education and training in this area. The results provide information that can be used to enhance the preparation of occupational therapists for practice in community development.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,448
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,096 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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