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Enregistrement W3153655703 · doi:10.1017/brimp.2018.14

2018 ASSBI 41st Annual Conference Abstracts

2018· article· en· W3153655703 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBrain Impairment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent (measure theory)PublishingComputer sciencePolitical scienceLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

B ackground and aims: The aim was to review the empirical literature to determine the nature and breadth of research into the working alliance (WA) in acquired brain injury (ABI) rehabilitation.Method: A scoping review was conducted, beginning with a systematic search of relevant databases using key search terms.Studies with a focus on the role of the WA in shaping rehabilitation outcomes, and factors influencing perceptions of the WA were included and key information extracted.Results: A total of 10 quantitative studies met inclusion criteria.In most studies, ratings of the WA were compared with other process variables or outcome measures.The WA was linked to positive activity and participation outcomes, including return to work, school and driving.Client-related factors, such as age, level of education and approach to rehabilitation tasks were associated with client and therapist perceptions of the WA.Conclusions: The WA emerged as a complex process that interacts with many factors and processes at play in the rehabilitation environment.Notwithstanding the limitations of the research base, findings indicate that enhancement of the WA may indeed influence rehabilitation outcomes.Allowing time for the development of the WA, and consideration of factors, such as therapist skill, may support therapists to strengthen their alliances in ABI rehabilitation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4930,246

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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