Ethical Tensions in Transitioning to Tiered Models of School-Based Occupational Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background. School-based occupational therapy (SBOT) is shifting from pull-out interventions for students with special needs to tiered models focused on inclusion and participation. There are several noted benefits of tiered models. However, research has suggested that challenges exist in the transition to tiered models that are consistent with ethical tensions. It is unclear how occupational therapists are navigating the transition to tiered models, including addressing ethical tensions. Purpose. The purpose was to advance knowledge and understanding regarding ethical tensions experienced by school-based occupational therapists in transitioning to tiered models of SBOT. The research question was: What are the perceived ethical tensions experienced by occupational therapists in transitioning to tiered models of service delivery in SBOT? Method. Interpretive description was employed. Interviews were conducted with 11 self-nominated occupational therapists. Data analysis consisted of preparation, organization, and interpretation followed by a member checking focus group. Findings. Occupational therapists experienced ethical tensions around five inter-related ethical principles—fidelity, veracity, autonomy, confidentiality, and distributive justice. Conclusion. The transition to tiered SBOT exacerbated or created ethical tensions. Engaging established implementation guidelines can provide a structured framework to inform large-scale service delivery changes, lessening ethical tensions while eliciting desired outcomes.
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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 | 0,054 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».