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Enregistrement W3184019454 · doi:10.1177/00084174211022891

Occupational Therapists as Social Change Agents: Exploring Factors that Influence Their Actions

2021· article· en· W3184019454 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jessica Picotin, Michael F. Beaudoin, Sandrine Hélie, Ann-Élisabeth Martin, Annie Carrier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneyYoung Researchers and Elite ClubUniversité de Sherbrooke
Mots-clésOccupational therapyThematic analysisPsychologyApplied psychologyPopulationFocus groupQualitative researchNursingMedicineEnvironmental healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND.: When acting effectively in their social change agent (SCA) role, occupational therapists can impact population health and occupational justice. However, empirical evidence of the influence of personal and environmental factors on their ability to act as SCAs is scarce. PURPOSE.: To explore personal and environmental factors that influence the ability of occupational therapists to act as effective SCAs. METHOD.: We conducted a descriptive interpretive qualitative study with 18 Québec occupational therapists recognized as successful SCAs. We collected data through semi-structured interviews with three focus groups and analyzed them thematically using a lexicon. FINDINGS.: We identified nine cross-cutting personal factors, including discovery, effective communication, and planning, that enable occupational therapists to act as successful SCAs. Six thematic groups of environmental factors facilitated or hindered their actions. IMPLICATIONS.: To act effectively as SCAs, occupational therapists need to consider personal and environmental factors involved in their change project.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,754
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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