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Enregistrement W2606064733 · doi:10.1177/0008417416688709

Occupation-based practices and homelessness: A scoping review

2017· review· en· W2606064733 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Laurence Roy, Catherine Vallée, Bonnie Kirsh, Carrie Anne Marshall, Rebecca Marval, Alissa Low

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésOccupational therapyPsychological interventionContext (archaeology)RehabilitationPsychologyMedicineNursingPsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons experiencing or at risk of homelessness have occupational needs that are seldom addressed in the Canadian system of care. The lack of documented evidence on occupational therapy practices in this field hinders the development of the profession. PURPOSE: This article identifies current and potential practices that aim to enable or support the occupations of persons experiencing or at risk of homelessness. METHOD: A scoping review was conducted, including evidence from both occupational therapy and non-occupational therapy sources. FINDINGS: One hundred and seventy-eight papers were selected in the areas of occupational performance skills training, enrichment of occupational repertoire, employment/education, physical rehabilitation services, child/family services, community building, occupational transition from homeless to housed, literacy, and disaster relief. IMPLICATIONS: Occupational therapists can build environments and create opportunities that facilitate occupational engagement of individuals experiencing homelessness. Gaps in knowledge include the evaluation of occupational therapy practices, the Canadian context of family homelessness, and the cultural safety of occupational therapy interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,719
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,066 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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