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Enregistrement W4292573441 · doi:10.1177/00084174221117717

Occupational therapists’ application of the Do-Live-Well framework: A Canadian health promotion approach

2022· article· en· W4292573441 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sung-Ha Kim, Nadine Larivière, Ilana Bayer, Rebecca Gewurtz, Lori Letts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésThematic analysisPromotion (chess)Doubly labeled waterHealth promotionOccupational therapyMedicineMedical educationPsychologyGerontologyQualitative researchPhysical activityNursingPublic healthPhysical therapySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The Do-Live-Well (DLW) framework is an occupation-focused health promotion approach. Online and in-person DLW educational workshops were offered to encourage occupational therapists to apply the DLW concepts. Purpose. The purpose of this study was to understand workshop participants’ experiences of and perspectives on using the DLW framework to support its application in the future. Method. Interpretative description was used to understand workshop participants’ perspectives on benefits, facilitators, and challenges of using DLW. Semi-structured interviews were conducted and analysed using a thematic analysis. Findings. Eight themes were identified as follows: (a) environmental factors of practice settings, (b) co-workers’ support, (c) DLW enhanced occupational therapy practice, (d) confidence in using DLW, (e) nature of the DLW framework, (f) DLW promoted healthy occupational engagement, (g) DLW was not suitable for everyone, and (h) pandemic effects. Implications. The DLW framework supports occupationally focused practices, and continuous learning support will be needed.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0250,022
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0030,006
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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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