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Enregistrement W2918629906 · doi:10.3138/ptc.2018-14.e

Build Insight, Change Thinking, Inform Action: Considerations for Increasing the Number of Indigenous Students in Canadian Physical Therapy Programmes

2019· article· en· W2918629906 sur OpenAlexaffvenueabout
Jason Cox, Vandna Kapil, Aindrea N McHugh, Jaya Sam, Katie Gasparelli, Stephanie Nixon

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousAction (physics)Medical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0470,034
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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