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Enregistrement W4283824862 · doi:10.3138/ptc-2020-0142

Gender Issues in Physiotherapy in Quebec, Canada

2022· article· en· W4283824862 sur OpenAlexaffvenueabout
Debbie Ehrmann Feldman, Cassandra Bellavance, David Frédérick, Tomás Gagnon, Charlotte Lalonde, Anne Hudon

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceMedicineNursingDocumentationMedical educationFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study examines gender differences in the physiotherapy (PT) profession in the province of Quebec regarding: (1) areas of practice; (2) roles associated with the advancement of the profession; (3) formal disciplinary complaints; and (4) interests and competency perceptions of PT students. Methods: We collected data from the Canadian Institute of Health Information, the Quebec Professional Order of Physiotherapy, Quebec university public Internet sites, and PT associations. We also surveyed PT students at the Université de Montréal. Results: The PT workforce in Quebec was 76.6% women. The presidents of the four main PT associations were men. In the five university programmes, the percentage of male and female physiotherapists in tenure track positions was 46% and 54%, respectively. There were more sanctioned complaints of sexual misconduct and not maintaining continuing education for male physiotherapists, while more women were sanctioned for problems with documentation and billing. Among students, men were more interested in becoming administrators, but neither men nor women had a strong interest in research. Conclusions: Male physiotherapists make up 23.4% of the PT workforce in Quebec but are more involved in leadership positions in the profession than women.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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