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Enregistrement W1978548892 · doi:10.12927/hcq.2014.23778

A Road Map to Building Ethics Capacity in the Home and Community Care and Support Services Sector

2014· article· en· W1978548892 sur OpenAlexaffabout
Renaud Boulanger, Kimberley Ibarra, Frank Wagner

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of CanadaHome and Community Care Support ServicesUniversity of TorontoHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsNursingBest practiceService providerFocus groupCapacity buildingWork (physics)Service delivery frameworkService (business)BusinessPolitical scienceMedicineMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are unique ethical issues that arise in home and community care because of its locus and range of service. However, the academic literature on ethical issues in the sector of home and community care and support remains minimal. Opportunities for education, collaboration and exchange among professionals and care providers are also severely limited. Although the proposed solution of developing ethics capacity in the home care setting is over 20 years old, only modest progress had been made until recently. This article introduces the Community Ethics Network (CEN), a replicable network of home and community care agencies in the Greater Toronto Area. Its achievements can be attributed to a commitment to work toward a common approach to ethical decision-making and to a focus on education, case reviews and policy development. CEN has produced numerous positive outcomes; key among these is the development and delivery of standardized training on ethics to more than 2,000 front-line staff of diverse backgrounds/professions and representing over 40 different organizations.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0210,048
Communication savante0,0310,029
Science ouverte0,0050,043
Intégrité de la recherche0,0170,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,473
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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
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