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Enregistrement W1602127121 · doi:10.1186/1475-9276-2-3

Gender and Power ... and perhaps Temperament?

2003· article· en· W1602127121 sur OpenAlexaboutno aff
John H. DiLiberti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial policyPower (physics)Healthcare policyPublic healthTemperamentQuality of Life ResearchHealth services researchPsychologyPolitical scienceSociologyHealth policySocial psychologyMedicineHealth care reformPersonalityLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an article recently published in the Journal, Zelek and Phillips [1] attempt to identify some of the current context of the doctor – game as played at a Canadian hospital in January 2000. Some readers may appropriately ask What does this have to do with equity?, but personal experience suggests dysfunctional medical teamwork inevitably leads to diminishment in quality. The reasonable claim that lower quality medical care has a disproportionate effect on the less advantaged leads to the relevance of this topic to equity in health, in my opinion. The interpretations made by these authors appear reasonably self-evident. Anyone who has worked on a hospital ward in the United States or Canada will likely recognize in these vignettes strong similarities to personal observations and/or experiences. Res ipsa loquitur. But in matters this complex do gender and power represent the only two important variables? I can't help but think that temperament makes a large difference in physician – nurse interactions. Little has been published in the medical literature about this subject, but unpublished data indicate major differences among various medical careers on a test such as the Myers-Briggs. Do differences in career choices by temperament play a hidden role in studies such as the one by Zelek and Phillips? Most observers would likely agree that a comparison of neonatology, pediatrics and surgery would demonstrate great differences in temperament between each group, both at the nurse and physician level. During the late 20th century as the proportion of women among matriculating medical students increased markedly, the specialty selections of graduating physicians also shifted considerably, with women selecting areas such as pediatrics disproportionately. Is it possible that we have experienced a differential temperament shift as well? Could historical tensions between male physicians and female nurses be about temperament mismatches as much as about gender and power? Perhaps future research in this area will go beyond the traditional binary perspective and examine a more complex, but richer terrain.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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