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Enregistrement W3082080384 · doi:10.1177/1049732320951771

Navigating a Middle Ground - Exploring Health Professionals’ Experiences and Perceptions of Providing Rehabilitation in Outdoor Community Settings

2020· article· en· W3082080384 sur OpenAlexaff
Louise Sofia Madsen, Claus Vinther Nielsen, John L. Oliffe, Charlotte Handberg

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAarhus Universitet
Mots-clésRehabilitationPerceptionHealth professionalsPsychologyQualitative researchNursingApplied psychologyMedical educationHealth careMedicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary practice has started to rethink use of outdoor and community environments for advancing comprehensive rehabilitation outcomes. The aim is to examine health professionals' experiences and perceptions of providing rehabilitation in outdoor community settings. The purpose is to use these experiences to generate practice-based knowledge in using the outdoors as a means to guide community-based rehabilitation. The Interpretive Description methodology was accompanied by social practice theory. Fieldwork was conducted utilizing participant observation, photovoice, and focus-group interviews. Included were 27 health professionals. The analysis revealed how "naturalistic learning opportunities" offered health professionals strategies to empower activity and participation levels and yet invoked "rehabilitation setting tensions." A continuum was engaged in the theme "navigating a middle ground," representing an integrated environment approach; rehabilitation in conventional indoor and outdoor community settings. Development of a sustainable concept for outdoor community-based rehabilitation involves strengthening health professionals' competencies and skills for providing outdoor and community work.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,511
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,040 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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