Professional regulation in the digital era: A qualitative case study of three professions in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Technology is transforming service delivery and practice in many regulated professions, altering required skills, scopes of practice, and the organization of professional work. Professional regulators face considerable pressure to facilitate technology-enabled work while adapting to digital changes in their practices and procedures. However, our understanding of how regulators are responding to technology-driven risks and the impact of technology on regulatory policy is limited. To examine the impact of technology and digitalization on regulation, we conducted an exploratory case study of the regulatory bodies for nursing, law, and social work in Ontario, Canada. Data were collected over two phases. First, we collected documents from the regulators' websites and regulatory consortiums. Second, we conducted key informant interviews with two representatives from each regulator. Data were thematically analyzed to explore the impact of technological change on regulatory activities and policies and to compare how regulatory structure and field shape this impact. Five themes were identified in our analysis: balancing efficiency potential with risks of certain technological advances; the potential for improving regulation through data analytics; considering how to regulate a technologically competent workforce; recalibrating pandemic emergency measures involving technology; and contemplating the future of technology on regulatory policy and practice. Regulators face ongoing challenges with providing equity-based approaches to regulating virtual practice, ensuring practitioners are technologically competent, and leveraging regulatory data to inform decision-making. Policymakers and regulators across Canada and internationally should prioritize risk-balanced policies, guidelines, and practice standards to support professional practice in the digital era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».