Les enjeux éthiques de l’enseignement en ergothérapie : des injustices au sein des départements universitaires
Bibliographic record
Abstract
Si les enjeux éthiques de l’enseignement sont bien documentés dans les écrits, tel n’est pas le cas des enjeux éthiques que pose l’enseignement en ergothérapie. Aucune étude n’a été menée sur le sujet au Québec. Pour pallier cette lacune, une recherche a été réalisée. Cet article en présente les résultats. Puisque l’état des connaissances sur le sujet est limité, un devis qualitatif a été utilisé. Onze ergothérapeutes-enseignantes ont participé à un entretien individuel semi-dirigé pour discuter des enjeux éthiques que soulèvent leurs enseignements. Six unités de sens émergent des données : 1) l’équité entre les étudiants : un défi ; 2) la santé et le bien-être des étudiants et des enseignantes : un portrait troublant ; 3) des injustices au sein du corps enseignant : l’éléphant dans la pièce ; 4) l’identité professionnelle tiraillée par des conflits de rôles ; 5) la présence de conflits d’intérêts préoccupants et 6) l’équilibre occupationnel : un mythe plus qu’une réalité. Les résultats rejoignent en général ceux documentés dans les écrits. Cela dit, un élément peu documenté dans les écrits émerge, soit la présence d’une culture académique hiérarchisée où l’autorité épistémique est détenue par les professeurs-chercheurs au détriment des autres types d’enseignants et des milieux cliniques. Ainsi, bien que la profession ergothérapique valorise la justice occupationnelle, les départements universitaires sont dominés par une injustice épistémique qui, par ricochet, engendre une injustice occupationnelle, ce qui d’un point de vue ergothérapique est préoccupant. Aussi, le contexte universitaire est lié à une surcharge de travail peu propice à l’agir éthique et à la pratique réflexive.
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 | 0.024 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".