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Enregistrement W2026396831 · doi:10.12968/bjon.2002.11.13.10447

The concept of hope in nursing 2: hope and mental health nursing

2002· review· en· W2026396831 sur OpenAlexaff
John R. Cutcliffe, Kaye Herth

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Nursing · 2002
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMental healthPsychologyEmpirical researchNursing processNursingPsychotherapistMental health nursingNursing Interventions ClassificationProcess (computing)PsychiatryMedicineEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is the second in a series of six that explores the nature of hope, reviews the existing theoretical and empirical work in several discrete areas of nursing, and provides case studies to illustrate the role that hope plays in clinical situations. In this article we focus on hope within the formal area of psychiatric/mental health nursing. The article points out that there is a limited empirical literature covering several aspects and issues of hope, hopelessness and hope inspiration within the domain of psychiatry. However, despite these studies many questions still remain unanswered. The bulk of this empirical literature focuses on hopelessness, and in the main hopelessness associated with suicide/depression. As a result of these investigations, a range of interventions has been identified for inspiring hope in different client groups with mental health problems, and a summary of these is given. Importantly, however, the basic social process of hope inspiration for each of these client groups is fundamentally the same, in that the process remains subtle, unobtrusive and associated with the therapy/relationship. We conclude by indicating key areas/questions for future research, and raise key questions regarding future policy/education issues.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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