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Enregistrement W4382777285 · doi:10.1177/08404704231184582

Social workers’ formal and informal leadership in interprofessional primary care teams in Ontario, Canada

2023· article· en· W4382777285 sur OpenAlexafffundabout
Rachelle Ashcroft, Nele Feryn, Simon Lam, Amina Hussain, Catherine Donnelly, Kavita Mehta, Jennifer Rayner, Deepy Sur, Keith Adamson, Peter Sheffield, Judith Belle Brown

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern UniversityOntario Medical AssociationAccess Alliance Multicultural Health and Community ServicesQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPrimary careSocial workNursingLeadership developmentPublic relationsLeadership studiesLeadership stylePsychologyMedicinePolitical scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of interprofessional teams in primary care presents opportunities for social workers to take on new leadership positions. This study seeks to describe how social workers engaged in leadership roles in primary care during the COVID-19 pandemic. A cross-sectional on-line survey was disseminated to primary care social workers across Ontario, Canada, with a total of 159 respondents. Most respondents engaged in informal leadership roles and showcased a range of leadership skills promoting team collaboration and consultations, along with adapting to virtual care transitions. Findings suggest there needs to be intentional cultivation of social work leaders through supportive environments and training. Social workers in primary care have leadership capacity and are providing leadership to their primary care teams through formal and informal means. The leadership potential of social workers in primary care teams, however, is being underutilized and can be further developed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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