Types and categories of personal projects: a revelatory means of understanding human occupation
Notice bibliographique
Résumé
Choice of activity and the way it is described may have little to do with the presence of disease and may or may not align with predetermined conceptual or practice frameworks. The present study examines data previously collected by use of Personal Projects Analysis (PPA) in order to compare the types of projects listed by people with and without multiple sclerosis and to compare the categories of projects selected by both groups to those pre-established in the literature. Secondary analysis tests the differences and similarities in the types of personal projects between two groups, multiple sclerosis (n = 38) and control group (n = 25), matched for demographic characteristics. The analysis compares the categories of personal projects generated by people in both cohorts to pre-established frameworks. No significant difference was found between the types of personal projects chosen by the two cohorts. For 57.2% of participants the self-generated categories matched those from the literature, whereas it diverged for 18.2% of the categories of personal projects generated by participants. The study demonstrates that people with and without multiple sclerosis engage in activities that are similar despite the presence of multiple sclerosis, and that category systems should be used cautiously.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».