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Enregistrement W1977965137 · doi:10.1177/030802260506800506

The Canadian Occupational Performance Measure: Does it Address the Cultural Occupations of Ethnic Minorities?

2005· article· en· W1977965137 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah A. Fisher

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordElizabeth Casson TrustOxford Brookes University
Mots-clésEthnic groupOccupational therapySample (material)PsychologyTelephone interviewCulturally sensitiveCultural diversityFocus groupClinical psychologyMedicineSocial psychologySociologySocial sciencePsychiatryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is the first to examine the cultural sensitivity of the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), as reported by occupational therapists who have used it with people from an ethnic minority background. The research was conducted as part of a Master's degree, held in Boston, USA, and funded by the Elizabeth Casson Trust, UK. Twenty-five practising occupational therapists from North America answered an emailed survey and, from this sample, three were interviewed by telephone. The findings showed that the practitioners perceived the COPM as able to address the cultural occupations of ethnic minorities; however, they felt that including examples of cultural occupations and children's occupations and modifying the rating scales would improve the tool. Two of the three therapists interviewed worked with children and, because of this, there was a focus on children's occupations that was only revealed in the second part of the research. The nature of the tool, its ability to focus on occupation and the therapist's interview skills were identified as the reasons that the COPM is effective in addressing the cultural occupations of ethnic minorities. Additional research is needed using a larger sample to validate these findings.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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