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Enregistrement W2334530957 · doi:10.1080/09602011.2016.1160833

A case study of topographical disorientation: behavioural intervention for achieving independent navigation

2016· article· en· W2334530957 sur OpenAlexafffund
Josée Rivest, Eva Svoboda, Jeff McCarthy, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueNeuropsychological Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of WindsorBaycrest HospitalUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologyIndependence (probability theory)WifeCognitive psychologyApplied psychologySocial psychologyPsychiatryStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study introduces an intervention that enabled a man (LH) with acquired topographical disorientation (TD) to travel independently without fear of getting lost. Adapting an errorless method, LH learned to use a smartphone to find his routes accurately and reliably. A time-series design (A1-B1-A2-B2) was used: In all phases, LH was given a printed map on which city locations were indicated. He had to walk to the indicated locations while naturalistic outcomes were recorded. In Phases A, he navigated without his smartphone, and in Phases B, with it. In Phases A, LH made numerous surplus direction changes, and openly expressed his frustration. In Phases B, he did not have surplus direction changes and could calmly find his routes. Before intervention, LH and his wife were frustrated and worried about his way-finding. They rated their confidence in his navigational ability and his actual ability in way-finding to various locations as low. After intervention, they were more confident that LH could travel by himself without getting lost and rated his ability as much higher for various scenarios. As a consequence of intervention LH gained greater independence and quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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