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Enregistrement W158105336 · doi:10.1177/082585970402000203

Palliative Care Volunteers: Why Do They Do It?

2004· article· en· W158105336 sur OpenAlexaff
Stephen Claxton‐Oldfield, J. M. C. Jefferies, Catherine Fawcett, Louise Wasylkiw, Jane Claxton-Oldfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensVictorian Order of NursesMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineNursingMEDLINEPsychologyFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two studies were conducted to examine people's motives for joining a palliative care volunteer program. To generate a pool of reasons for becoming a palliative care volunteer, previous studies of motivations relevant to palliative care were reviewed and interviews were conducted with 15 palliative care volunteers (Study 1). Combining the literature review and interviews, a total of 22 distinct reasons for volunteering were identified and used to create an Inventory of Motivations for Palliative Care Voluntarism (IMPCV). In Study 2, 113 palliative care volunteers responded to the IMPCV. "To help ease the pain of those living with a life-threatening illness" was rated as the most influential reason for becoming a palliative care volunteer. A principal components factor analysis was conducted on the IMPCV. It was decided that four factors adequately represented the items: Leisure, Personal Gain, Altruism, and Civic Responsibility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations64
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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