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Enregistrement W2071602624 · doi:10.3109/17483107.2010.496097

A critical review of powered mobility assessment and training for children

2010· review· en· W2071602624 sur OpenAlexaff
Roslyn Livingstone

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2010
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensSunny Hill Health Centre for Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainerExpert opinionPsychologyApplied psychologySet (abstract data type)Medical educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Assessment and training of young children using powered mobility tends to be based on expert opinion although research in this area has recently been completed. This review critiques available research and discusses the studies in relation to theory and expert opinion. METHOD: A literature review was completed to identify research regarding powered mobility training for children with developmental disabilities. Two recent qualitative studies were identified and their models and assessment tools were compared and discussed with recommendations for clinical practice and research. RESULTS: The focus of the two studies is on a continuum of learning, the reciprocal relationship of trainer and trainee, and impact of the social and attitudinal environment on powered mobility skill development. The assessment tools and training protocols are backed up by motor learning principles and expert opinion. Further research is required to incorporate the tools into clinical practice and to examine additional psychometric properties. CONCLUSIONS: Rather than focusing on readiness skills or pass/fail tests, clinicians should explore early mobility options for clients at the beginning of the continuum of learning, reflect on how they relate to and impact on their clients' learning, and set up the environment to facilitate independent learning and exploration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations49
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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