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Enregistrement W4317567859 · doi:10.1177/00084174221145820

Profiling the Research Activities of Canadian Occupational Therapy and Occupational Science Faculty Members

2023· article· en· W4317567859 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tal Jarus, Leanne Leclair, Setareh Ghahari, Shu‐Ping Chen, Ada W. S. Leung, Lynn Shaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Psychological interventionOccupational therapyMedical educationScope of practiceProfiling (computer programming)PsychologyPublic relationsMedicinePolitical scienceNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. There is a lack of knowledge on the scope and nature of the research by faculty members in occupational science (OS) and/or occupational therapy (OT) programs in Canada. Purpose. To describe the research activities of faculty members in these programs and directions. Method. A cross-sectional survey was distributed to 173 faculty members across all 14 Canadian OT that addressed: 1) research topics and methods, 2) populations, and 3) funding. Findings. Based on respondents ( N = 121), research is focused on a range of topics and populations with most conducting qualitative research. Many conduct research examining the effectiveness of interventions, with few respondents focused on OS research. Federal and provincial grants agencies were the largest source of funding. Implications. Research topics studied were not always proportional to practice although emerging areas were being investigated that can expand the evidence base and scope of practice. Despite limited occupation-specific funding options, respondents were accessing funding from varied sources. Collaborations among faculty members, clinicians, and individuals with lived experience can create priorities for future OS and/or OT research in Canada.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,671
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,085 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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