Are Changes Needed for Therapeutic Recreation Undergraduate Curricula? Perceived Competencies of Therapeutic Recreationists and Recreation Staff Working with Seniors in Long Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif de cette étude était d'identifier les lacunes dans les compétences gérontologiques autoperçues par le personnel en loisir dans les centres de soins de longue durée en Ontario. Deux séries de compétences gérontologiques ont été présentées dans un sondage en ligne qui a été distribué à du personnel en loisir œuvrant dans 500 centres de soins de longue durée. Parmi eux, 487 membres du personnel ont répondu au sondage. Ce sondage comportait des questions concernant les compétences actuelles du personnel et les compétences dont ils avaient eu connaissance avant d'entrer sur le marché du travail. Les facteurs perçus comme favorables à une plus grande confiance en ces compétences gérontologiques étaient l'expérience, la formation continue et les sessions de formation en cours d'emploi. Une meilleure compréhension des lacunes dans les compétences gérontologiques est nécessaire pour améliorer la formation en loisirs thérapeutiques, dont la formation continue dans ce domaine. The purpose of the study was to identify self-perceived gaps in gerontological competencies among recreation staff in long-term care homes in Ontario. Two sets of gerontological competencies, in an online survey, were distributed to recreation staff working in 500 long-term care homes. There were 487 recreation staff members who completed the questionnaire. The questionnaire contained questions regarding staff’s current competencies and competencies that they recalled learning prior to entering the workforce. Factors that were perceived to contribute to confidence in gerontological competencies were experience, continuing education, in-service training sessions, and education. Understanding the gaps in gerontological competencies is required for enhancing therapeutic recreation education and continuing education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».