L’enseignement de l'advocacy dans les programmes d'ergothérapie canadiens : un état des lieux
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.069 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.019 |
| Open science | 0.004 | 0.018 |
| Research integrity | 0.016 | 0.029 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".