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Enregistrement W2969556742 · doi:10.1177/0008417419870615

Professional identity and emerging occupational therapy practice: An autoethnography

2019· article· en· W2969556742 sur OpenAlexfundvenueno aff
Stephanie Zubriski, Moss E. Norman, Lorie Shimmell, Rebecca Gewurtz, Lori Letts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAutoethnographyPhotovoiceOccupational therapyOccupational scienceContext (archaeology)Identity (music)Participatory action researchReflexivityImprisonmentReflective practiceSociologyPsychologyEngineering ethicsPedagogyGender studiesSocial scienceAestheticsCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND.: Research about occupational therapy practice in the community with people who have been imprisoned remains limited and may be considered an emerging area of practice. PURPOSE.: This paper provides a critical, first-person account about emerging occupational therapy practice with men transitioning to the community post-imprisonment. The practice context is described and reflected on from the lens of a new graduate. METHODS.: Autoethnography draws meaning from reciprocal interactions between an individual and a culture. Data was collected by the primary author through reflective journal entries and process notes pertaining to a Photovoice project. Iterative application of established evaluative criteria served as a framework in an analytical writing process. FINDINGS.: Autethnography promoted self-reflection and professional development while Photovoice provided an evidence-based framework in an emerging setting. IMPLICATIONS.: Current occupational therapy theories and models have limited applicability to inform practice with marginalized populations potentially benefitting from participatory research (e.g., Photovoice) and autoethnography.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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