Using an analytic auto-netnographic approach to explore the perceptions of paramedics in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Paramedics in the UK are moving from emergency ambulance services into primary care, where they are employed to boost the clinical workforce. Whereas there is emerging research that seeks to understand the contribution of paramedics to the primary care workforce, there is none regarding the perceptions paramedics have regarding their role in primary care. Methods: An analytic auto-ethnography was undertaken, utilising a peripheral membership approach for online communities used by paramedics on Facebook, Reddit and Twitter (now X). Over a 3-month period (December 2021 to February 2022), the primary researcher reflected on the conversations, comments and opinions posted within these communities within a reflexive (immersion) journal, considering them against the context of her own experience. Results: Paramedics in primary care, who are generally isolated due to their geographical isolation from each other, utilise online social spaces to foster a community of practice. These forums are used to discuss their clinical role, education and experiences, as well as to consider their place within the primary care workforce. Conclusion: This is the first application of this methodology within online social spaces utilised by UK paramedics. This article also presents novel use of a peripheral membership approach within an analytic auto-netnography in public online spaces for researcher-practitioners.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».