Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Measurement of outcomes is important, providing accurate and useful information to consumers, service-providers, managers, policymakers and researchers. Assessment tools evaluate particular attributes of the individual and should have sound psychometric properties. The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) has recently been developed and endorsed by the World Health Organization, and provides an extremely useful framework for selecting appropriate assessment tools. All aspects of a child's health and functioning at the organ system, individual and societal levels are considered. Furthermore, possible facilitators and obstacles to achieving functional independence that are either intrinsic to the child (personal factors) or extrinsic (environmental factors) are considered. Common assessment tools used in the clinical setting and in clinical research for children and youth with cerebral palsy will be briefly described. In particular, assessments such as the Gross Motor Function Measure and the Gross Motor Function Classification System and new quality of life measures developed specifically for this population of interest will be highlighted. Careful consideration of all levels of functioning and health and their determinants may be helpful in guiding program planning, interventions and health policy so as to optimize functional outcomes. In particular, key contextual factors such as community resources, family supports and the child's motivation are potentially modifiable, and therefore efforts to address personal and environmental obstacles may ultimately maximize a child's intrinsic functional potential. Current challenges to the adoption of a more holistic, client-centred approach to the evaluation of children's functioning and health will be a focus of this presentation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle