Special Issue Mental Health: occupational therapy practice, education, and research
Notice bibliographique
Résumé
I am very pleased to introduce you to our Special Issue on Mental Health: Occupational Therapy Practice, Education, and Research. We had an excellent response from occupational therapists worldwide to the Editorial Board's call for articles for this issue. So I hope you enjoy reading this selection of papers, which highlight some of the diverse ways in which occupational therapists are contributing to research, education and practice in mental health care. Since we cannot showcase all the work submitted in the one issue, I hope this issue also whets your appetite for forthcoming contributions on mental health topics. It is also my special pleasure to introduce Dr Terry Krupa, Associate Professor and Chair of the Occupational Therapy Program at Queen's University, Canada, whom we invited to write a guest editorial for this special issue. She is a highly accomplished occupational therapist, educator and researcher, teaching in the areas of occupation and mental health and undertaking research focussed on the community lives and employment of people with mental health issues, as well as models of service delivery that promote recovery and citizenship. I hope you will enjoy reading her reflections on our responsibility as occupational therapists to champion occupational perspectives in mental health practice, education and research. Hopefully, you too will take away food for some thought-provoking dinners!
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,014 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».