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Enregistrement W2973184189 · doi:10.3138/ptc-2018-0091

Investigating Visual–Spatial Abilities in Students and Expert Physical Therapists

2019· article· en· W2973184189 sur OpenAlexaffvenue
Felicity Radan, Nicole Johnston, Alexander Restrepo, Rachel Varga, Kara K. Patterson, Dina Brooks, Julie Vaughan‐Graham

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentreMcMaster UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAptitudeCLIPSTest (biology)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Visual–spatial abilities (VSAs) – the aptitude for mentally processing, retaining, and manipulating visual input – are used by physical therapists in movement analysis. Superior VSAs have been demonstrated in experts compared with novices in other fields, including surgery, anatomy, and aviation, but no literature has investigated VSAs in physical therapy. The purpose of this study was to quantify VSAs in expert and student physical therapists and investigate the differences between the two groups. Our results could assist future researchers in identifying areas for skill development and improved clinical competency in students and novice therapists. Method: Expert physical therapists and first-year PT students completed four computerized VSA tests in the Psychology Experiment Building Language programme: Four-Choice Response, Sequential Pattern Comparison, Mental Rotation, and Situation Awareness. Results: A total of 16 participants were recruited for each group. Expert physical therapists responded more accurately to the Four-Choice Response test, but not significantly so ( p = 0.06), and with a significantly slower response time than student physical therapists ( p = 0.03). No other differences were found. Conclusions: These findings suggest that expert physical therapists use selective attention more effectively and may value accuracy over speed. No differences were found in other measures of VSAs. Further studies are required to confirm and expand our findings.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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