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Enregistrement W6999233139

Comparing three coaching approaches in pediatric rehabilitation : contexts, mechanisms and outcomes

2022· article· en· W6999233139 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften digital collection (Zurich University of Applied Sciences) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychological interventionIntervention (counseling)Relation (database)EmpowermentKey (lock)Grounded theoryRehabilitationPerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives • Contrast unpinning theory and key processes of “Coping with and Caring for Infants with special Needs” (COPCA), “Occupational Performance Coaching” (OPC) and “Solution-Focused Coaching in Pediatric Rehabilitation“ (SFC-peds), which are coaching approaches used in family-centered pediatric rehabilitation • Discuss the evidence for key outcomes of coaching in relation to the goal achievement, engagement and capacity building of children, parents and families • Explore common misperceptions of coaching in relation to pediatric family-centered interventions and practices • Provide key messages regarding effective coaching approaches Summary: Coaching is en vogue in pediatric rehabilitation. However, coaching is not a single uniform method: different approaches with different assumptions exist and the role of the coach is interpreted in variable ways. Research on three conceptually distinct and practically grounded approaches, namely OPC, SFC-peds and COPCA, indicates that coaching can be a valuable type of intervention leading to empowerment and capacity building in families. Outline of the symposium • Schirin Akhbari Ziegler (PT, Switzerland): COPCA; theoretical background and translation into practice (15 minutes) • Fiona Graham (OT, New Zealand): OPC; approach to goal setting, Collaborative Performance Analyzes (15 minutes) • Gillian King (Canada): SFC-peds; conceptual background, key features and summary of evidence (15 minutes) • Schirin Akhbari Ziegler (Moderator): Facilitated discussion and close (45 minutes)

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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