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Enregistrement W2919835050 · doi:10.3822/ijtmb.v12i1.441

What Should We Do Different, More, Start and Stop? Systematic Collection and Dissemination of Massage Education Stakeholder Views from the 2017 Alliance for Massage Therapy Educational Congress†

2019· article· en· W2919835050 sur OpenAlexvenueno aff
Niki Munk, BS Jasmine Dyson-Drake, Diane Mastnardo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapeutic Massage & Bodywork Research Education & Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndiana University-Purdue University Indianapolis
Mots-clésMassageSession (web analytics)BodyworkAllianceMedical educationStakeholderPsychologyCoachingTrainerMedicineAlternative medicinePolitical sciencePublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Future of MT and Bodywork Forum, held July 27 during the 2017 Alliance for Massage Therapy Education (AFMTE) Educa-tional Congress in Tucson, Arizona, systematically gathered the thoughts and opinions of various massage education stakeholders through an exercise following the principles of the World Café model.Methods: Forum attendees participated in three, concurrent 30-minute Breakout Group Sessions (Rounds) in three different adjacent rooms, focused on Continuing Education, Schools, or Employment. During each session, participants rotated for 3, 2.5, 2, and 1.5 min-utes between four tables, asking what should be stopped, started, done differently, or changed in massage education related to the focus topic. Participants recorded their responses in marker on large Post-it® notes (3M, Maplewood, MN). These were reviewed by each of that round’s participants who awarded “importance points” to each response, with 6 blue and 3 orange dots each worth 1 and 3 points, respectively. The Post-it® notes with comments and point alloca-tions were transcribed into a data spreadsheet and analyzed for descriptive statistics and top scoring comments from each room.Results: 85–91 attendees participated in the three breakout sessions resulting in 674 comments with 3,744 assigned value points. The top five scor-ing comments from each room per session (N = 45) determined stakeholder’s most critical views. Stop comments made up the smallest total comments proportion (19%), yet largest top scoring com-ment proportion (36%)—potentially highlighting unified frustration for various massage education practices. Comparatively, Start comments made up 26% of total comments, but the smallest high-est scoring proportion (18%)-perhaps suggesting stakeholders feel it more important to improve what is already being done rather than beginning new endeavors in these areas.Conclusion: Stakeholder opinions on the future of massage therapy education can be system-atically gathered in large conference settings and organized, analyzed, and disseminated to inform field decision-making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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