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Enregistrement W1963636102 · doi:10.1177/000841740006700303

Perceived Efficacy and Goal Setting in Young Children

2000· article· en· W1963636102 sur OpenAlexaffvenue
Cheryl Missiuna, Nancy J. Pollock

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Occupational therapyPsychologyIntervention (counseling)Task (project management)PerceptionApplied psychologyGoal settingDevelopmental psychologyGross motor skillPlay therapyPsychological interventionTest (biology)Motor skillClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the central tenets of client-centred occupational therapy is to enable clients to select goals to work on in therapy (Law, 1998). The process of identifying and prioritizing goals is fairly abstract, therefore occupational therapy goals for children are often prescribed by the therapist or by parents and teachers. The purpose of this study was to pilot test a measure and a process that would provide young children with the opportunity to assess their performance on daily tasks and to establish goals for occupational therapy intervention. Parents and children completed the Perceived Efficacy and Goal Setting System (PEGS), a measure of children's perception of their competence performing fine and gross motor tasks. Children 5-9 years of age were able to discriminate among tasks and to rate whether or not they were able to perform each task competently. They were also able to use this information to select and prioritize goals for intervention. While parents often rated the child's competence lower than the child did, there was a high level of agreement regarding which tasks were difficult for the child. Parents and children often did not agree about the specific selection or priority of these tasks for intervention, however, which highlights the need for further research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations100
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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