Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION: Les partenariats en ergothérapie entre les praticiens et les chercheurs sont importants pour produire des connaissances pertinentes pour la pratique clinique et pour favoriser la pratique fondée sur les données probantes au sein de la profession. BUT: Dans ce discours Muriel Driver, l'auteure discute des raisons pour lesquelles nous devons favoriser la participation des praticiens à la recherche et elle examine les conditions essentielles à la réussite des partenariats de recherche en collaboration. QUESTIONS CLÉS: Les partenariats de collaboration peuvent réduire les obstacles empêchant les praticiens de participer à la recherche et permettre de veiller à ce que les initiatives de recherche soient plus pertinentes pour la pratique clinique. Les facteurs clés pour établir et maintenir des partenariats significatifs sont la présence de conditions préalables et favorables au partenariat en lien avec le contexte, de même que l'utilisation de principes directeurs axés sur la vision, les valeurs, la confiance, la communication, le partage du pouvoir et les interactions. CONSÉQUENCES: Plusieurs des facteurs identifiés comme étant favorables à la réussite d'un partenariat de collaboration correspondent aux rôles fondamentaux des ergothérapeutes et témoignent de nos valeurs professionnelles. La prise en compte de ces facteurs lors de l'établissement de collaborations de recherche permettrait d'accroître les probabilités de réussite.
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 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 | 0,034 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,021 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,079 |
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 ».