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Enregistrement W44593409 · doi:10.3233/wor-2008-00697

The art and science of teamwork: Enacting a transdisciplinary approach in work rehabilitation

2008· article· en· W44593409 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWork · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkRehabilitationWork (physics)Social workQualitative researchMedical educationHealth carePsychologyNursingGrounded theoryEngineering ethicsPedagogyMedicineSociologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teamwork, collaboration and interprofessional care are becoming the new standard in health care, and service delivery in work practice is no exception. Most rehabilitation professionals believe that they intuitively know how to work collaboratively with others such as workers, employers, insurers and other professionals. However, little information is available that can assist rehabilitation professionals in enacting authentic transdisciplinary approaches in work practice contexts. A qualitative study was designed using a grounded theory approach, comprised of observations and interviews, to understand the social processes among team members in enacting a transdisciplinary approach in a work rehabilitation clinic. Findings suggest that team members consciously attended to a team approach through nurturing consensus, nurturing professional synergy, and nurturing a learning culture. These processes enabled this team to work in concert with clients who had chronic disabilities in achieving solution focused goals for returning to work and improving functioning. Implications for achieving greater collaborative synergies among stakeholders in return to work settings and in the training of new rehabilitation professionals are explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle