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Enregistrement W2120938847 · doi:10.1177/000841740607300203

Occupational Therapy Research on Assistive Technology and Physical Environmental Issues: A Literature Review

2006· review· en· W2120938847 sur OpenAlexvenueno aff
Synneve Dahlin‐Ivanoff, Susanne Iwarsson, Ulla Sonn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyPerspective (graphical)Assistive technologyManagement scienceEngineering ethicsComputer sciencePsychologyMedicinePhysical therapyEngineeringHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To determine future directions for research in the area of assistive technology and physical environmental issues, it is important to have an understanding of prior research. PURPOSE: This literature review examined how assistive technology and physical environmental issues have been studied in the research published in international peer-reviewed occupational therapy journals. METHOD: Five recent volumes of nine journals were manually searched utilizing specific criteria. The publications were classified according to their perspective, application of the Person-Environment-Occupation (PEO) model, and the research design. RESULTS: Both research fields demonstrated use of different research methods and they displayed equal needs with regard to improved research methodologies. PRACTICE IMPLICATIONS: There are a lack of studies involving all three PEO components indicating a lack of research in occupational performance issues. Further research on occupational performance is important for developing occupational therapy practice in the area of assistive technology and physical environmental issues. Furthermore, study designs reflecting the societal level in all three PEO components are required. Finally, there is a strong need for conceptual and theoretical development in both fields.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0130,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations51
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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