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Enregistrement W2010258952 · doi:10.1017/s0033291799002342

Attributions of causality, responsibility and blame for positive and negative symptom behaviours in caregivers of persons with schizophrenia

2000· article· en· W2010258952 sur OpenAlexaff
Hélène Provencher, Frank D. Fincham

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttributionBlamePsychologyCausality (physics)Schizophrenia (object-oriented programming)IntentionalityMoral responsibilityClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Causal, responsibility and blame attributions for positive and negative symptom behaviours were examined in 70 caregivers of persons with schizophrenia. METHODS: The majority of subjects belonged to self-help group organizations. The three types of attributions for positive and negative symptom behaviours were assessed by self-report questionnaires. RESULTS: The extent of patient responsibility did not differ between the two types behaviours. Intentionality and knowledge were equally important in predicting responsibility for positive symptom behaviours, while intent was the most important predictor of responsibility for negative symptom behaviours with the patient capacity playing a significant but minor role. The entailment model was not supported for the two types of behaviours. CONCLUSIONS: Increased attention should be given to responsibility dimensions in assigning moral accountability to the patient. The entailment model should be further explored in problematical caregiving situations.

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)0,001
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 enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations27
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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