Modeller i Arbetsterapi : En introduktion
Bibliographic record
Abstract
Modeller i arbetsterapi är en översiktlig grundbok som förklarar och sammanfattar några centrala arbetsterapeutiska modeller, Model of Human Occupation (MOHO), Canadian Model of Occupational Performance - Engagement (CMOP-E), Kawamodellen och Transactional Model of Occupation (TMO)Arbetsterapeuter arbetar med att stödja människor att få sitt dagliga liv att fungera, vilket ofta sker i konkreta situationer i vardagen. Arbetsterapeutiska modeller ger arbetsterapeuter vägledning i hur det praktiska arbetet kan utformas. De olika modellerna hjälper till med att sätta ord på det som görs för att kunna beskriva, förstå och förklara de arbetsterapeutiska insatser som genomförs. Modellerna, som ständigt utvecklas, används även för att beforska komplexiteten i mänskligt görande och hur det påverkar människors hälsa och välbefinnande.I bokens inledning behandlas skillnaden mellan teori och modell och vidare förklaras vad en arbetsterapeutisk modell innebär. I efterföljande kapitel presenteras respektive modell genom en sammanfattande beskrivning av modellens centrala koncept. Varje kapitel avslutas med den arbetsprocess som åtföljer varje modell. I det avslutande kapitlet görs en jämförelse mellan de olika arbetsterapeutiska modellerna.Modeller i arbetsterapi riktar sig till studerande inom arbetsterapi på grundnivå och avancerad nivå samt till yrkesverksamma arbetsterapeuter som vill uppdatera sina kunskaper i arbetsterapeutiska modeller. Boken lämpar sig också för dem som är intresserade av hur aktivitet, görande och delaktighet kan förstås på ett teoretiskt plan.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.006 |
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".