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Enregistrement W4293475714 · doi:10.18666/trj-2022-v56-i3-11348

Perceived Competence in NCTRC Job Domains among Therapeutic Recreation Interns during COVID-19

2022· article· en· W4293475714 sur OpenAlexaff
Heather Bright, Lauren A. Cripps, Brent L. Hawkins, Sarah A. Moore, Laura McLachlin, Anne‐Marie Sullivan, Susan Purrington

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Recreation Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAthletic Training and Education
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandDalhousie UniversityMohawk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RecreationCompetence (human resources)Medical educationPandemicPsychology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineOutbreakSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic caused many internships during the January 2020 semester to be shift ed to a virtual/remote format. Due to the unprecedented nature of this forced shift , there was minimal consistency in how virtual/remote internships were conducted. Using a cross-sectional design, this study aimed to summarize the experiences of RT/TR interns during the COVID-19 outbreak and assess their perceived competency in the NCTRC Job Task domains. A quantitative survey was developed for interns to self-assess their perceived competence in the ten domains. Interns reported being concerned about finishing their internship and graduating yet were satisfied with the amount of support received from their site and faculty supervisors. Interns perceived their highest competency in the areas of professional relationships and awareness and advocacy. Concerns are discussed regarding the inconsistent nature of remote internships during COVID-19, as well as implications for the profession and suggestions for future research in this area.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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