Clinical Instructors' Perspectives on the Clinical Education of Internationally Educated Physical Therapists: Diversity's Impact on the Experience
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to understand the nature and extent of clinical instructors' (CIs') involvement in the clinical education of internationally educated physical therapists (IEPTs) while exploring CIs' perceptions of the similarities among and differences between IEPTs and Canadian-trained students. Method: In this qualitative descriptive study, 13 semi-structured interviews were conducted with CIs who were involved in a bridging programme for IEPTs. Data were coded using NVivo version 10, and common themes emerged through qualitative thematic analysis. Results: The majority of CIs perceived IEPTs' backgrounds to be diverse as a result of their varied previous clinical experience, physiotherapy scope of practice, and life stressors. Their diverse backgrounds contributed to the similarities and differences found in their skills, their personal motivation, and the education process, leading to successes and challenges in the clinical environment. Conclusions: Differences between IEPTs and Canadian-trained students stem from IEPTs' diverse backgrounds. Recognizing this diversity while demonstrating cultural competence will promote a successful clinical experience for both IEPT learners and CIs, which will ultimately facilitate the integration of IEPTs into the Canadian health care system.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».