Clinical neuropsychology practice and training in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This invited paper provides information about professional neuropsychology issues in Canada and is part of a special issue addressing international perspectives on education, training, and practice in clinical neuropsychology. METHOD: Information was gathered from literature searches and personal communication with other neuropsychologists in Canada. RESULTS: Canada has a rich neuropsychological history. Neuropsychologists typically have doctoral-level education including relevant coursework and supervised practical experience. Licensure requirements vary across the 10 provinces and there are regional differences in salary. While training at the graduate and internship level mirrors that of our American colleagues, completion of a two-year postdoctoral fellowship in neuropsychology is not required to obtain employment in many settings and there are few postdoctoral training programs in this country. The majority of neuropsychologists are employed in institutional settings (e.g. hospitals, universities, rehabilitation facilities), with a growing number entering private practice or other settings. There are challenges in providing neuropsychological services to the diverse Canadian population and a need for assessment measures and normative data in multiple languages. CONCLUSIONS: Canadian neuropsychologists face important challenges in defining ourselves as distinct from other professions and other psychologists, in maintaining funding for high-quality training and research, in establishing neuropsychology-specific training and practice standards at the provincial or national level, and ensuring the clinical care that we provide is efficient and effective in meeting the needs of our patient populations and consumers, both within and outside of the publically funded health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».