Reflective processes of practitioners in head and neck cancer rehabilitation: a grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study systematically examined how experienced Speech-Language Pathologists (SLPs) use the processes of reflection to develop knowledge relevant for practice in the context of head and neck cancer (HNC) rehabilitation. METHOD: In-depth, semi-structured interviews were conducted with 12 SLPs working in HNC rehabilitation in North America. Grounded theory methodology was adopted for data collection and analysis. RESULT: The findings inform a preliminary reflective practice model that depicts the processes of reflection used by practitioners interviewed. Nine categories of reflective processes were identified by participant SLPs in terms of the processes of reflection: ongoing questioning, experimenting through trial and error, integrating knowledge from past cases, embracing surprise, thinking out of the box, being in the moment, consulting with colleagues, putting oneself in the patients' shoes, and discerning ethical issues. These findings provide empirical evidence that supports Schön's theory of reflective practice and contribute to knowledge about the ways in which SLPs use processes of reflection in the context of HNC rehabilitation. CONCLUSION: The findings of this study have implications for how SLPs perceive and consider their role as knowledge-users and knowledge producers in their day-to-day clinical work, as well as for building capacity for reflective practice.
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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 | 0,055 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».