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Enregistrement W2068937338 · doi:10.1111/j.1440-1630.2009.00804.x

Rater reliability of the adapted scoring criteria of the Minnesota Handwriting Assessment for children with cerebral palsy

2009· article· en· W2068937338 sur OpenAlexafffund
Cynthia Tam, Stephen E. Ryan, Patty Rigby, Mary‐Beth Sophianopoulos

Notice bibliographique

RevueAustralian Occupational Therapy Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesBloorview Research Institute
Mots-clésCerebral palsyHandwritingIntraclass correlationInter-rater reliabilityPsychologyIntra-rater reliabilityPopulationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychometricsRating scaleDevelopmental psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Current handwriting assessment tools are standardised mostly on typically developing students. This study estimated the intrarater and interrater reliabilities of the adapted scoring criteria, titled the Minnesota Handwriting Assessment-Cerebral Palsy (MHA-CP), for evaluating the effectiveness of handwriting interventions for children with cerebral palsy. METHODS: We scored two batches of 20 random samples each from 80 handwriting samples produced by 30 children with cerebral palsy using the MHA-CP to estimate the intrarater and interrater reliabilities, respectively. RESULTS: Intraclass correlation coefficients exceeded 0.95 for both intrarater and interrater reliabilities for all quality subscales of the MHA-CP. CONCLUSIONS: The MHA-CP is shown to be a reliable measure of the manuscript handwriting performance of children with cerebral palsy who are in Grades 1 and 2. Further empirical testing is recommended to confirm its validity as an outcome measure for this population.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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