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Record W4415953823 · doi:10.1017/s0714980825100329

Enjeux éthiques de la pratique ergothérapique en centre hospitalier auprès de personnes aînées: perception d’ergothérapeutes du Québec

2025· article· en· W4415953823 on OpenAlexafffundabout
Marie-Josée Drolet, Marie-Michèle Lord, Cassandre Lavigne

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2025
Typearticle
Languageen
FieldHealth Professions
TopicOccupational Therapy Practice and Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
FundersFonds de Recherche du Québec-Société et CultureFondation de l’UQTR
KeywordsPerspective (graphical)Occupational trainingContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les enjeux éthiques de la pratique de l'ergothérapie auprès de personnes aînées en centre hospitalier n'ont pas été à ce jour documentés d'une manière large et globale. L'objectif de l'étude était de décrire ces enjeux suivant la perspective d'ergothérapeutes du Québec. Des entrevues individuelles ont été réalisées avec des ergothérapeutes dans le cadre d'une étude qualitative d'inspiration phénoménologique. Trois analystes se sont concertées lors de l'analyse des verbatims des entretiens. Vingt ergothérapeutes ont pris part à l'étude. Sept unités de sens émergent des données, lesquelles attestent que plusieurs valeurs sont bafouées dans le quotidien de la pratique, telles que l'autonomie décisionnelle des personnes aînées, leur autonomie fonctionnelle, leur dignité, l'accessibilité et la qualité des services ergothérapiques, la reconnaissance de la profession ergothérapique, la collaboration interprofessionnelle et la bientraitance des personnes aînées. Les résultats rejoignent ceux documentés dans les écrits, tout en identifiant plusieurs enjeux éthiques non documentés à ce jour.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.088
Threshold uncertainty score0.276

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.008
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.311 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes3
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