Description du déploiement des compétences professionnelles durant la première année de pratique en ergothérapie : perceptions d’ergothérapeutes novices
Bibliographic record
Abstract
Problématique. Les connaissances présentement disponibles quant au déploiement des compétences professionnelles des ergothérapeutes ont été obtenues dans le cadre d’études réalisées auprès d’ergothérapeutes détenteurs d’un baccalauréat. Alors qu’un diplôme de maîtrise est maintenant exigé au Québec pour accéder à l’exercice de la profession, aucune étude ne s’est intéressée à la perception du déploiement des compétences professionnelles des ergothérapeutes qui en sont détenteurs.Objectif. L’objectif est de décrire la perception du déploiement des compétences professionnelles chez de récents diplômés québécois en ergothérapie détenteurs d’une maîtrise professionnelle.Méthode. Une étude descriptive a été réalisée par sondage électronique. Les répondants proviennent d’un échantillon de convenance et par réseau.Résultats. 27 répondants ont participé à l’étude. De façon générale, la perception du déploiement des compétences est positive. Notamment le fait d’être valorisé et satisfait des réussites des clients, d’obtenir de la reconnaissance des autres professionnels, d’être autonome, de se faire confiance y contribue. Par contre, le fait de ne pas recevoir du soutien d’un ergothérapeute dans le milieu et le fait d’avoir de la difficulté de mettre en pratique la conception idéale de l’ergothérapie, freinent la perception positive des compétences en milieu de travail. Les répondants affirment avoir les compétences pour faire face aux imprévus alors qu’ils perçoivent comme plus difficile de gérer les situations complexes.Discussion. La présente étude apporte des résultats inédits et documente comment des novices détenteurs d’une maîtrise utilisent leurs compétences.Conclusion. La perception des compétences professionnelles par les récents diplômés en ergothérapie est généralement positive.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".