MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1911156104 · doi:10.1111/j.1466-769x.2007.00331.x

Increasingly distant from life: problem setting in the organization of home care

2007· article· en· W1911156104 sur OpenAlexaff
Christine Ceci

Notice bibliographique

RevueNursing Philosophy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionVariety (cybernetics)NarrativeSpace (punctuation)Process (computing)Health careField (mathematics)PsychologySociologyPublic relationsEpistemologyComputer sciencePolitical scienceLinguisticsLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis undertaken in this paper explores the significance of a central finding from a recent field study of home care case management practice: a notable feature of case management work is the preparation of an orderly, ordered space where care may be offered. However, out of their encounters with an almost endless variety of situations, out of people's diverse narratives of need, case managers seem able to pick out only limited range of recognized needs to which to respond and demonstrate a series of responses themselves equally limited. Though this observation suggests a kind of efficiency that is currently highly valued within healthcare systems, it also underlines the system's inability to engage difference and variability in a meaningful way. This inability or limitation in effectively engaging difference is conceptualized here as, in some sense, a problem, and the nature of this problem is explored through the rhetorical process of problem setting. The central question becomes how might we develop and deploy an orderly and coherent system of care without essentializing people's experiences, without treating these experiences reductively, without, in a Foucaultian frame of reference, allowing what can be understood as similarity or resemblance among clients and situations to be folded back into sameness? As we encounter complexity, variability and difference in practice, how should we treat it?

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0300,102
Communication savante0,0240,019
Science ouverte0,0050,023
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing PhilosophyMême sujetHealthcare innovation and challengesTravaux en français237 207