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Enregistrement W4253064730 · doi:10.24124/2009/bpgub567

"Who works in northern B.C.?" Identifying personal characteristics and experiences shared by long-term health professionals in northern British Columbia.

2009· dissertation· en· W4253064730 sur OpenAlexafffundabout
Candice Manahan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensLibrary and Archives Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Northern British ColumbiaMcLean Foundation
Mots-clésRural areaHealth professionalsNursingFocus groupNorthern italyDescriptive statisticsPsychologyMedical educationMedicineHealth careGeographyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With new health sciences programs designed to serve northern British Columbia (B.C.), student recruitment will focus on applicants who are likely to remain in northern B.C. long-term. The primary objective of this project was to identify personal characteristics and experiences shared by health care professionals who have worked in northern B.C. long-term to potentially create a northern suitability component for health education program selection criteria. Six speech-language pathologists, 4 psychologists, 4 occupational therapists, 8 social workers, and 4 physiotherapists were interviewed in northern B.C. A qualitative descriptive design was used to identify influences in choosing rural or northern training, initiating practice in northern B.C., and remaining in the region. The findings suggest personal characteristics and experiences, along with age and stage of life, rural background, and location of family influence values about family, career, personal preferences, and community. Personal values determine the decision to come and/or stay in northern B.C.--P.ii.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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