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Enregistrement W2531807395 · doi:10.5014/ajot.2016.020362

Scoping Review of Self-Regulation: What Are Occupational Therapists Talking About?

2016· article· en· W2531807395 sur OpenAlexaff
Rose Martini, Heidi Cramm, Mary Egan, Lindsey Sikora

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationCLARITYOccupational therapyConsistency (knowledge bases)PsychologyCognitionConceptual frameworkTerm (time)PopulationPsychotherapistCognitive psychologyApplied psychologyMedicineSociologyComputer scienceSocial sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the term self-regulation is appearing more frequently in the occupational therapy literature, the extent to which it is consistently conceptualized is not clear. The aim of this scoping review was to examine how the term self-regulation is used by occupational therapists in research and practice literature. A total of 58 publications that included occupational therapy and self-regulation in the title, key words, or abstract were identified. Self-regulation was not explicitly defined by more than half of the authors. Four theoretical orientations seem to guide conceptualization: synactive development, sensory integration, cognitive-behavioral theory, and self-regulation theory. Conceptualization differed according to the population, levels of strategy use, source of strategy implementation, and desired outcomes. A lack of definitional clarity and conceptual consistency of the term self-regulation was noted. Use of an explicit definition in relation to an identified theoretical framework is recommended to promote intra- and interprofessional communication, education, and research.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,283
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,283
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0330,037
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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