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Enregistrement W2520077590

Método de evaluación kinésica en educación especial en niños con encefalopatía crónica no evolutiva

2008· article· es· W2520077590 sur OpenAlexaboutno aff
Mariana Berto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyCartographyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente trabajo de investigacion, se realiza con el proposito de mostrar el metodo de clasificacion de Encefalopatia Cronica No Evolutiva, de acuerdo a su desempeno funcional, la misma se describe en cinco niveles. Este metodo tiene su origen en Canada, requiere de una capacitacion y autorizacion especifica para su utilizacion. En esta tesina se utilizan sus fundamentos teoricos y se realiza una tabla adaptada respetando los lineamientos para estudiar a la muestra mediante la observacion directa. Dicho trabajo de campo se realiza en las escuelas especiales No 501 y No 503, adonde asisten ninos con problematica motriz, ambas con sede en Mar del Plata. La muestra cuenta con un total de 20 ninos con (ECNE), de ambos sexos, entre 6 a 12 anos de edad. En relacion al enfoque pedagogico, se investigan los metodos de evaluacion, programas de aprendizaje y psicomotricidad. Tambien se recaba informacion acerca de la disponibilidad edilicia y del valor de la existencia de un gabinete escolar. En cuanto al area de educacion fisica, se indaga acerca de las evaluaciones y actividades orientadas a la funcionalidad motriz. Se valora el aporte de los padres en relacion al desempeno funcional de la actividades de la vida diaria, desplazamientos funcionales en hogar y en el entorno social. Una vez observados y categorizados a los ninos, segun el nivel de desempeno funcional , se estudian variables como el tipo de diagnostico; afeccion de la discapacidad; tambien otras de indole pedagogico. Los resultados proporcionan grandes diferencias y similitudes entre ambos establecimientos educativos, estas conclusiones no son generalizables por el tipo de diseno metodologico, pero pueden ser utilizadas en otros trabajos con una tematica similar. Cabe destacar que los resultados obtenidos demuestran el valor de la labor del kinesiologo, formando parte de un equipo interdisciplinario.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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