Build Insight, Change Thinking, Inform Action: Considerations for Increasing the Number of Indigenous Students in Canadian Physical Therapy Programmes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We explored the perspectives of experts on increasing the recruitment of Indigenous students into Canadian physical therapy (PT) programmes. Methods: For this qualitative interpretivist study, we conducted in-depth, semi-structured interviews with individuals with expertise in encouraging Indigenous students to pursue higher education, recruiting them into PT programmes, or both. Data were organized using NVivo and analyzed using the DEPICT method, which included inductive and deductive coding to develop broader themes. Results: Analyzing the participants’ perspectives revealed three themes, which could be layered sequentially, so that each informed the next: (1) building insight by increasing awareness of structural forces and barriers; (2) changing thinking, using a paradigm shift, from the dominant Eurocentric orientation to a view that respects the sovereignty and self-determination of Indigenous peoples; and (3) informing action by recommending practical strategies to facilitate the recruitment of Indigenous students into Canadian PT programmes. Conclusions: This is the first study to provide evidence of the structural considerations, barriers to, and facilitators of increasing the recruitment of Indigenous students into Canadian PT programmes.
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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 | 0,064 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,034 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».