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Enregistrement W2767165231 · doi:10.1177/1539449217736059

The Cognitive Orientation to Daily Occupational Performance Approach and Transfer: A Scoping Review

2017· review· en· W2767165231 sur OpenAlexafffund
Adina Houldin, Sara McEwen, Mackenzie W. Howell, Helene J. Polatajko

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensSt. John's Rehab HospitalSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSunnybrook Research Institute
Mots-clésVariety (cybernetics)Transfer of learningCognitionOrientation (vector space)Transfer of trainingIntervention (counseling)Transfer (computing)Cognitive skillPsychologyEveryday lifeWork (physics)Computer scienceCognitive psychologyDevelopmental psychologyArtificial intelligenceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transferring learning from therapy to everyday life skills is a necessary step for successful therapy outcomes, yet rarely addressed and achieved. However, a cognitive approach to skill acquisition, and the Cognitive Orientation to daily Occupational Performance (CO-OP), explicitly identifies transfer as an objective and incorporates elements into the intervention to support transfer. A scoping review was undertaken to explore the nature and extent of the research regarding CO-OP and transfer. An online search of 10 databases was conducted to identify and examine research studies reporting on CO-OP and transfer. The search yielded 25 documents that addressed CO-OP and transfer. The studies used a variety of approaches to evaluate transfer; all reported transfer on at least one and, in many cases, multiple transfer outcome variables. The CO-OP literature addresses transfer across a variety of populations and settings using a variety of approaches. Further work is required to establish a common approach to examining transfer in the CO-OP literature and the literature in general.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0180,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,400
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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