Les modèles conceptuels : une réponse à la quête identitaire des ergothérapeutes
Bibliographic record
Abstract
Aujourd’hui la definition de l’ergotherapie reste une question complexe. La multiplicite des champs de pratique de cette discipline risque de confondre les ergotherapeutes dans leur identite professionnelle. Depuis 2010, ces derniers sont formes aux modeles conceptuels dont decoulent des outils d’evaluation. Ceux-ci leur permettent alors de guider leurs evaluations et interventions. Cet article est issu d’un travail de fin d’etudes en ergotherapie. Cinq entretiens semi-structures aupres d’ergotherapeutes ont ete realises. Cette etude s’interesse a l’influence de l’utilisation des outils d’evaluation clinique sur l’identite professionnelle des ergotherapeutes. Les resultats montrent des benefices tant sur la collaboration avec le patient que sur la collaboration interprofessionnelle. Par ailleurs, le vocabulaire des modeles conceptuels porte sur l’occupation se revele un moyen de communication sur l’ergotherapie. En cela, les ergotherapeutes attestent d’une pratique plus signifiante, renforcant leur propre identite professionnelle. Ainsi, a l’instar des ergotherapeutes quebecois, dans une optique d’harmonisation des pratiques et d’affirmation de l’identite professionnelle, il serait pertinent de s’interroger sur une utilisation systematique des modeles conceptuels en ergotherapie ; en lien avec la creation d’un ordre professionnel francais.
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 | 0.027 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.022 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".