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Enregistrement W2921881156 · doi:10.5430/wje.v9n2p1

Identification of Psychological Characteristics of Flat Feet Preschool Children Using Projective Methods

2019· article· en· W2921881156 sur OpenAlexvenueno aff
Sultanberk Halmatov

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHuman Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProjective testPsychologyDevelopmental psychologyAnxietyPsychological healthPreschool educationClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, the problem of prevention and correction of various diseases in preschool children has becomeparticularly relevant. This is due, first of all, the presence of a large number of preschoolers (84.9%) with differentdeviations in the state of health and with pathologies in the development of the musculoskeletal system in particular.The problem of studying the psychological characteristics of preschool children with orthopedic diseases seems to bequite relevant, although in contemporary scientific literature this issue has not been adequately reflected. The aim ofthe research is to identify the psychological characteristics of children of preschool age with a diagnosis of "flat feet"with the help of projective methods. The study was conducted among pupils of preschool educational institutions inMoscow, who are diagnosed with "flat feet" and conditionally healthy children (SWAD, WAD). The average age ofthe subjects was 6 years. As a result of the research, it has been found that children with a diagnosis of "flat feet",already in preschool age have certain changes in the emotional sphere, especially an increased level of anxiety andfear.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,414 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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