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Enregistrement W2063154841 · doi:10.5014/ajot.54.1.65

Dynamic Performance Analysis: A Framework for Understanding Occupational Performance

2000· article· en· W2063154841 sur OpenAlexaff
Helene J. Polatajko, Angela Mandich, Rose Martini

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyProcess (computing)Computer scienceIndividualismProduct (mathematics)Process managementPsychologyBusinessPolitical sciencePsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational therapy is now consistently described as a profession concerned with enabling occupation. A crucial step in enabling occupation is understanding the occupational performance of our clients. Dynamic Performance Analysis (DPA) is a new approach to occupational analysis that focuses on the client's actual performance. DPA, acknowledging that optimal performance is the product of the interaction of person, environment, and occupation, and thus highly individualistic, places the client and his or her occupation, in interaction with the environment, at the center of the analysis process. Embedded in a top-down framework, DPA is a dynamic, iterative process, carried out as the client performs the occupation. The purpose of DPA is to identify where performance breaks down and test out solutions. In this article, the rationale, origins, and basic assumptions of DPA are discussed, and a detailed description of the DPA process together with two clinical examples is presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations72
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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