L’enseignement de l'advocacy dans les programmes d'ergothérapie canadiens : un état des lieux
Notice bibliographique
Résumé
Tout d'abord, j'aimerais remercier Lyne Desrosiers et Marie-Josée Drolet, directrices de cet essai.Un merci très spécial à Marie-Josée Drolet qui a suscité mon intérêt pour l'aspect éthique et le rôle d'agent de changement en ergothérapie qui a permis de mettre en place cet essai.Je voudrais aussi souligner sa patience et sa compréhension qui ont permis de me guider dans des moments plus difficiles.Un énorme merci à Lyne Desrosiers de m'avoir adoptée au cours de mon projet de recherche.Son encadrement et ses commentaires ont été d'une grande aide.Je tiens aussi à la remercier pour son ajustement à mon rythme de travail.Mes prochains remerciements sont dédiés aux programmes qui ont participé à cette étude pour le temps donné afin de répondre aux questionnaires.Sans ces participants, ce projet n'aurait pu être mené.J'aimerais aussi remercier mes collègues de séminaire pour leurs suggestions, leurs commentaires et leur support moral.Finalement, j'aimerais remercier tous mes proches qui ont été présents, patients, compréhensifs et qui ont toujours cru en moi tout au long de ce parcours sinueux.
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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 | 0,069 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,021 |
| Communication savante | 0,029 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».