Occupational Science Concepts Essential to Occupation-Based Practice: Development of Expert Consensus
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: What occupational science (OS) knowledge may be essential to occupational therapy practice has not been systematically explored. OBJECTIVE: To identify and gain expert consensus on OS concepts viewed as essential to occupational therapy practice. DESIGN: A complex, convergent mixed-methods Delphi design with an international panel of OS experts randomly assigned to two parallel groups. In Round 1, each group generated OS concepts; in Rounds 2 and 3, they rated the degree to which each concept was essential to occupational therapy. Data were analyzed separately for each group. A fourth round combined the two groups and used carefully merged concept definitions from both groups to validate consensus on essential concepts arising from the prior rounds. PARTICIPANTS: Fifty-two nominated experts from 22 countries who met a priori criteria participated in the 14-mo study. RESULTS: Of 62 experts invited, 52 (Group A = 24, Group B = 28) participated in the first round, and 42 (81%) completed the full-group final round. Eleven concepts met the consensus threshold (≥70%) established for the study. Additional analysis compared parallel- and full-group results to carefully discern conceptual similarities and differences, especially with near-consensus concepts. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Substantial expert agreement was established for several OS concepts viewed as essential, providing a basis for future studies to refine the concepts for occupational therapy education and practice. What This Article Adds: The results of this research provide a systematically derived preliminary basis for selecting OS content for occupational therapy educational programs and preliminary concepts for organizing OS knowledge germane to occupational therapy practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,223 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».