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Enregistrement W6967013988 · doi:10.5061/dryad.4b8gthtbc

The impact of a parent education workshop about children’s sensory processing differences on parental sense of competence

2020· dataset· en· W6967013988 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPSoCCompetence (human resources)Parent educationCognitive reframingDemographicsContent analysisMental healthParent training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. This study aimed to: (1) examine the impact of a parent education workshop on the parental sense of competence (PSOC) of parents of children with sensory processing differences (SPD); and (2) explore parents’ perspectives regarding workshop content and delivery. Methods. This pilot study was a randomized waitlist-controlled trial. Parents were recruited from a neurodevelopmental assessment waitlist (for their children) and randomly selected to attend one of two identical workshops (two weeks apart). The workshops provided education about SPD and strategies for managing children’s behaviors related to SPD. The PSOC Scale and demographics and feedback questionnaires were administered to all parents before and after each workshop. Descriptive statistics and content analysis were used to analyze the quantitative and qualitative data, respectively. Results. Nine parents were recruited (six in the experimental group, three in the control group). PSOC Scale scores increased following workshop attendance. Three overarching themes of workshop components contributed to an enhanced PSOC: (1) learning specific strategies, (2) reframing children’s behavior, and (3) peer support. Conclusions. Parent education workshops showed promise for enhancing PSOC of parents of children with SPD. PSOC can promote positive mental health outcomes for parents, and help them to support their children’s occupational performance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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