Community rehabilitation in childhood: concepts to inform practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Jenna is a 6-year-old girl, the second of two children of a mother who is 29 and her 32-year-old husband. Jenna was born unexpectedly at 30 weeks gestation following an uneventful pregnancy, and experienced a variety of perinatal difficulties requiring a stay in the special care baby unit. Following discharge she was seen regularly at a newborn follow-up clinic, where her developmental progress was monitored carefully. At 8 months Jenna's motor development was ‘slow’ and she appeared somewhat ‘stiff’. At 1 year of age, adjusting for her prematurity, she was thought to have ‘cerebral palsy’, the prognosis of which was uncertain. At 2 years her language was ‘delayed’, but at 3 she had caught up with speech. She entered school at the usual age but needed special help with mobility, and some extra attention for her learning. Throughout this period from birth to age 6 Jenna's family saw a succession of professionals, received extensive but at times conflicting information and advice, and sought the latest news about therapies from the internet. How might one approach the ‘rehabilitation’ needs of Jenna and her family? What are realistic goals, and how should they be achieved? What is Jenna's prognosis, and on what evidence is any judgement based? To understand the ‘rehabilitation’ of children with disabilities professionals need to be familiar with several conceptual underpinnings that distinguish children's needs from those of adults. The purpose of this chapter is to outline and explain these concepts.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».