Klientenzentrierung – Ein Fragebogen verschafft Jugendlichen Gehör
Bibliographic record
Abstract
In der Ergotherapie ist die Meinung des Klienten sehr wichtig. Eltern werden oft gefragt, ob sie zufrieden sind. Allerdings gibt es bis jetzt kein Instrument, welches die Meinungen von Jugendlichen erfasst. Um das zu ändern, haben Caron Gan und ihr Team aus Ontario, Kanada, innerhalb eines qualitativen Forschungsprojekts den Fragebogen „Giving Youth a Voice” (deutsch: Jugendlichen eine Stimme geben) entwickelt. 28 Jugendliche zwischen 13 und 21 Jahren mit unterschiedlichen Diagnosen haben in einer Serie von Fokus-Gruppen teilgenommen, um die für sie wichtigsten Aspekte rund um das Thema „Dienstleistungen” zu erörtern. Die Forscher kategorisierten die Angaben der Jugendlichen und identifizierten vier Punkte: respektvolle und unterstützende Beziehungen, Kommunikation, Unabhängigkeit und jugendzentrierte Dienstleistungen. Anhand dieser Informationen aus den Fokusgruppen haben Gan und ihre Kollegen „Measure of Processes of Care” adaptiert und einen neuen Fragebogen mit 76 Items entwickelt. Eine Gruppe von Forschern, Therapeuten und Jugendlichen evaluierte dieses neue Assessment. 80 % von ihnen beurteilten die Items als deutlich und relevant, überflüssige Items konnten die Forscher anhand der Angaben eliminieren. Sie testeten auch Validität und Reliabilität mit einer Stichprobe von weiteren 106 Jugendlichen und befanden die Kriterien als akzeptabel. In Vorbereitung auf die Rolle des Erwachsenen ist es wichtig, Jugendlichen die Chance zu geben, ihre eigenen Bedürfnisse auszudrücken und Entscheidungen selbst zu treffen. Der Fragebogen „Giving Youth a Voice” evaluiert die klientenzentrierte Ergotherapie mit Jugendlichen und gibt einer bis jetzt oft übersehenen Klientengruppe eine Stimme. akb CJOT 2008; 75(2): 96–104
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".