Every issue of the Canadian Journal of Occupational Ther-apy includes one or more articles that really tickle my intellect. It is one of the best parts of this job
Notice bibliographique
Résumé
These arti-cles make me step back and reflect by offering ways to enhance my every day work. These articles are ones I go back to and re-read, recommend to colleagues, or include in the reading packs of the courses I teach. Sometimes what attracts me to a particular article is the data collection method(s) and the potential applications in my own research. An example is the Harding et al. (2009) study, which used photographs as one method to understand participation in out-of-school activi-ties among children with disabilities. Other articles stand out because the specific topic or population intersects with my own work or the work of one of my doctoral students. These articles offer new interpretations or alternative explanations we may have not considered. One example is the qualitative study by Turpin, Leech and Hackenberg (2008), which explored childrens ’ experiences of having a parent with multiple scle-rosis. Another example is the Fabio and Chaudhury (2008) systematic review of literature on falls and the physical envi-ronment. Articles also stand out for me because they challenge my thinking about some aspect of our profession or our core
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,248 | 0,050 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».