Dietitians as innovators: a deductive-inductive qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frontline health professionals are well-placed to develop and implement beneficial innovations. Evidence supports the clinical and financial benefits of Registered Dietitian (RD)-led improvement initiatives, but we know little about how RDs perceive of innovation or of themselves as innovators. The objectives of the study were to gain an understanding of: 1) how RDs define innovation; 2) who RDs perceive as innovative; 3) whether RDs feel prepared to innovate, and; 4) to what extent work context impacts RDs' capacity to innovate at work. METHODS: All RDs employed in Canada were eligible to participate. Semi-structured interviews were conducted and a deductive-inductive approach was applied to qualitative analysis. Specifically, Scott & Bruce's (1994) Path Model of Individual Innovation in the Workplace was first applied as a coding structure. RESULTS: Respondents (n = 18) exhibited a pro-innovation disposition and a gendered perception of innovation. Few felt their preparatory education prepared them to be innovators in the workplace. All components of Scott & Bruce's model were supported. Inductive codes were categorized into five themes, including: benefits, dietetics-specific, health care system, technology and individual characteristics. CONCLUSIONS: Researchers have previously raised concerns about gendered perceptions of innovation; our results support the legitimacy of these concerns. RDs reported entering the workforce unprepared to be innovative. While the applicability of Scott & Bruce's model among RDs was confirmed, deficits in the model were noted beyond what would be expected due to context.
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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 | 0,026 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».