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Enregistrement W1553097724 · doi:10.1300/j010v41n02_02

Struggles Between the Body and Machine

2005· article· en· W1553097724 sur OpenAlexaff
Stephen Giles

Notice bibliographique

RevueSocial Work in Health Care · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretative phenomenological analysisDehumanizationTheme (computing)DilemmaPsychologySocial psychologyParticipant observationSocial workSubversionPsychological interventionQualitative researchSociologyPoliticsPsychiatrySocial scienceEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the life-world of individuals being treated for end stage renal disease with a home haemodialysis machine (HHDM). A phenomenological framework was employed to gain an understanding of the lived-body in relation to the HHDM in order to assist in the planning of future social work interventions. A purposive sample of three participants who had each experienced various lengths of HHDT, were interviewed using two semi-structured in-depth interviews, one week apart. Interviews were conducted at a place of the participant's choice. Participants were asked to speak about their experience of HHDT and how it related to their bodily experience. The findings were interpreted using interpretive phenomenological analytic methods. The central theme that arose from the data was "Struggles between the body and machine". This theme spoke to paradoxical dilemma of living with a life saving machine that you have no control over. Implications suggest that the machine's tendency to be personified, means that it be considered as family member in social assessment. Emotional support to patients should acknowledge the machines dehumanizing tendencies and as well as the issue of its personification. Finally, a patients unmet needs may turn to subversion if not addressed by staff, suggesting that a systematic process to empower patients be established.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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