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Enregistrement W2333921989 · doi:10.2182/cjot.2011.01.78.1.6

Enabling University Teaching for Canadian Academics with Multiple Sclerosis through Problem-Focused Coping

2011· article· en· W2333921989 sur OpenAlexaffvenueabout
Valorie A. Crooks, Sharon Dale Stone, Michelle Owen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of WinnipegLakehead UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCoping (psychology)Thematic analysisPsychologyMedical educationFlexibility (engineering)Occupational therapyApplied psychologyQualitative researchMedicinePsychotherapistSociologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research shows that sustained employment contributes to a higher quality of life for those with multiple sclerosis (MS). Occupational therapists can work to create therapeutic interventions that assist people with MS with maintaining employment. PURPOSE: To detail the problem-focused coping strategies that academics with MS employ to enable them to teach in universities. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 45 Canadian academics with MS. Thematic analysis was used to generate findings. FINDINGS: While there is flexibility in research and service work tasks, teaching tasks are the most seemingly inflexible. This necessitated the development of problem-focused coping strategies to enable teaching. Three categories of strategies were employed: (1) organizational; (2) before/after teaching; and (3) during teaching. IMPLICATIONS: This brief report is intended to serve as a resource for occupational therapists and others wanting to gain a better understanding of the types of therapeutic interventions useful to those teaching in universities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,004
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,535
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,090 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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