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Enregistrement W1506133744 · doi:10.1300/j004v24n01_02

Factors Influencing Occupational Competence in Schizophrenia

2008· article· en· W1506133744 sur OpenAlexaff
Claudine Goulet, Jacqueline Rousseau, Pierre Fortier, Jean‐Pierre Mottard

Notice bibliographique

RevueOccupational Therapy in Mental Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôpital du Saint-SacrementUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)PsychologyPerceptionPsychological interventionSocial skillsOccupational therapyExploratory researchClinical psychologyPsychotherapistSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To explore and compare the perception of productive activities (studies, work) held by young adults with schizophrenia and their therapists. Method: An exploratory qualitative study was carried out using the Model of Competence (Rousseau, 2003). Nine client-therapist dyads were recruited. Data collected were transcribed, coded, and processed with QSR.N'VIVO (2002). Results: Therapists and clients agree about the personal characteristics (e.g., motivation, coping) and activities (e.g., prior work or study experiences) that have positive (e.g., social skills) or negative influence (e.g., symptoms of schizophrenia) on competence in productive activities. Their perceptions differ about the environmental characteristics that influence competence: some elements are mentioned only by clients (e.g., work environment) or therapists (e.g., using community resources). Conclusion: The framework offered by a specialized clinic can promote exchanges and the congruence of perceptions between therapists and clients. Interventions focusing on the environment should be further developed in relation to productive activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,381
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,057 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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