“Tentar já é bastante coisa” abordagem de orientação cognitiva para o desempenho ocupacional e transtorno do espectro autista: relato de caso
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Esta é uma análise sobre adaptações da Abordagem de Orientação Cognitiva para o Desempenho Ocupacional (CO-OP) para uma criança com Transtorno do Espectro Autista (TEA) atendida na Clínica-Escola de Terapia Ocupacional de uma universidade pública, a partir de avaliações, observações da pesquisadora e comentários da família e da criança. Objetivo: Explorar o uso da CO-OP com uma criança brasileira com TEA. Método: Participou deste estudo uma criança de 7 anos, que apresentava queixas de desempenho ocupacional em casa e na escola. Para a avaliação e definição de metas de terapia foi utilizado o Canadian Occupational Performance Measure (COPM). O protocolo da CO-OP foi adaptado e a intervenção consistiu em 11 sessões de 45 a 60 minutos, sendo cinco de CO-OP, duas vezes por semana. Resultados e Discussão: A criança apresentou evolução em quatro das cinco atividades escolhidas, demonstrando que em um curto período de tempo o participante apresentou resultados positivos. Conclusão: Os resultados são consistentes com os encontrados na literatura estrangeira e apresentam descobertas que apoiam a abordagem como efetiva, pois contribuiu na melhora do desempenho ocupacional da criança. Além disso, reforça o uso de adaptações estruturadas para atender as especificidades de cada família.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".