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Enregistrement W3091670958 · doi:10.1177/0008417420961689

Engagement of Occupational Therapy Organizations with Public Policy: A Qualitative Analysis

2020· article· en· W3091670958 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Alia Osman, Cecelia Webber, Stefanie Oliel, Karine Couture-Lavoie, Raphael Lencucha, Keiko Shikako‐Thomas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésOccupational therapyMandatePublic relationsPublic policyPolicy analysisQualitative researchMedicinePolitical scienceNursingPsychologyPublic administrationSociologyPhysical therapySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND.: Public policy is an important feature of occupational therapy practice. Occupational therapy organizations have a mandate to engage in policy processes to improve the conditions for clients, including the nature of care received. PURPOSE.: Describe the approaches that Canadian occupational therapy organizations use to engage with and impact public policy. METHODS.: This study used interpretive description methodology. Participants were recruited from Canadian occupational therapy professional organizations. Participants shared their experiences and perspectives on policy engagement through semi-structured interviews. Data was analyzed inductively. FINDINGS.: (consulting with occupational therapists and generating data informing policy). IMPLICATIONS.: Occupational therapy organizations can share and coordinate approaches to impact public policy and advocate for both clients and the profession. Future research can expand this analysis in other contexts to generate a deeper understanding of engagement.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0210,013
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,505
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,065 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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