Intervención de terapia ocupacional para mejorar la participación y el desempeño en actividades deportivas para niños
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El Balonmano es un deporte que requiere de una serie de habilidades para conseguir un adecuado desempeño como agilidad, fuerza y velocidad entre otras. La participación en deportes en una ocupación común de muchos niños y jóvenes por lo que los terapeutas ocupacionales podrían ayudar a mejorar el desempeño de estas habilidades para mejorar en la práctica deportiva. Material y Métodos: Las 3 participantes de este trabajo han sido seleccionadas previamente de entre todos los miembros del equipo del que formaban parte. Para evaluar el desempeño motor de las 3 niñas, se ha utilizado el Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency-2 (BOT-2) y las participantes seleccionaron 3 objetivos a través de la Canadian Occupational Performance Measure (COPM). Se han realizado 12 sesiones centradas tanto en sus objetivos como en la mejora de aquellas habilidades deficitarias. Además, se han seguido trabajando durante los entrenamientos. Resultados: Después de realizar las sesiones se detectaron las áreas donde las participantes presentaban mayores dificultades y que se han visto reflejadas en la práctica deportiva del Balonmano. En general las tres han mejorado en el desempeño de las habilidades motoras y de sus objetivos y las familias han expresado su satisfacción tras la intervención con las niñas. Conclusión: Los TO pueden desempeñar un papel fundamental para mejorar la participación en actividades deportivas utilizando un enfoque centrado en el cliente y realizado en el contexto.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".