Generative Disruptive Questions: Operationalizing Diversity, Equity, Inclusion, Justice, and Accessibility in Occupational Therapy Education
Notice bibliographique
Résumé
Diversity, equity, and inclusion is one of five pillars upholding the American Occupational Therapy Association’s (AOTA) strategic plan. Ensuring organizational, educational and governance structures, policies, programs, and services all reflect diversity, equity, inclusion, justice and accessibility (DEIJA) is a priority for the profession. Yet, addressing DEIJA remains a significant challenge in the occupational therapy academic community. Educational programs are a gateway to the profession and play a critical role in whether minoritized persons feel they belong in occupational therapy. This paper proposes a set of Generative Disruptive Questions (GDQ) that can be used to critically examine practices within education that reflect commitment and action towards DEIJA and to facilitate focused conversations that accelerate the creation of measurable, action steps that ensure DEIJA practices are effectively addressed within occupational therapy educational programs. These questions are intended to foster authentic reflection and brave discussions that will dismantle processes and practices that perpetuate systemic injustices. These conversation starters could help faculty, staff and learners engage in courageous conversations that may, at times, be challenging, but which can lead to transformative changes. The questions promote reflective analysis of DEIJA in multiple aspects of the educational process from examination of vision and mission and DEIJA processes and practices in the broad institutional context to more focused analysis of the culture, climate, recruitment, retention, and teaching practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,049 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».