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Enregistrement W2909451677 · doi:10.15453/2168-6408.1489

Role Emerging Placements: Skills Development, Postgraduate Employment, and Career Pathways

2019· article· en· W2909451677 sur OpenAlexaffabout
Sobiya Syed, Andrea Duncan

Notice bibliographique

RevueThe Open Journal of Occupational Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCareer PathwaysOccupational therapyCareer developmentMedical educationPsychologyWork (physics)Computer-assisted web interviewingMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational therapy educators are increasingly using role emerging placements (REPs) as a forum for students to develop skills required to work in emerging areas of practice. This study explores the impact of REPs on skill development, postgraduate employment, and career pathways for occupational therapists. An online survey was sent to occupational therapists across Canada (n = 1,763). Occupational therapists who had completed a REP responded to the online survey (n = 88). Descriptive analysis was used to examine trends in the quantitative data, and content analysis was used to code categories derived from qualitative survey data. Results indicated five skills that developed in REPs and were used throughout an occupational therapist’s career. REPs appeared to have no impact on choice of practice field postgraduation, career pathways, or employment status. However, a group who identified their current job titles other than occupational therapy indicated a positive experience regarding their skills, career pathways, and employment status. Study results highlight the need to further understand the experiences of graduates in their REPs and the factors in REPs that may influence the career trajectory of occupational therapists.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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