Notice bibliographique
Résumé
It turns out I am a terrible physiotherapist. If you practise in a ‘Hands On’ manner and believe everything you read online, then you might come to the conclusion that you are too. Such is the vehemence of opinion in the ‘Hands On-Hands Off’ debate on platforms such as Twitter, it seems to echo the polarising political discourse that is now so common. Now, we know we are not terrible therapists. We know that as physiotherapists who include manual therapy in our treatment approach, we are part of a network with a long, proud history of excellence in clinical knowledge, techniques and reasoning. But lately it seems that special interest groups such as the Orthopaedic Division of the Canadian Physiotherapy Association (CPA) are facing some serious challenges. There has long been a perception that we are all about mobilisations (‘mobes’) and manipulations (‘manips’) but this has been amplified recently through social media. The potential impact of this negative rhetoric is worth considering, even if you are not active on social media yourself. Will recent graduates continue to study manual therapy-based curricula when faced with the plethora of alternative educational opportunities in conjunction with obdurate voices on social media? Similarly, in the face of the naysaying, will some therapists lose faith in their training and think twice about instructing in orthopaedic or manual therapy courses? The net result could be that therapists of all levels of training develop an ortho identity crisis. A clear professional identity is important. It guides our path and it gives us strength when facing challenges. The identity of our profession has been and continues to be evaluated in different ways. Pat Miller, Vanina Dal Bello-Haas and Chantal Lauzon are finalising the core professional values of the CPA through a Delphi process.1 Dave Walton and the Physio Moves Canada team connected …
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».