MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045175397 · doi:10.1089/gte.2007.0057

The Influence of Experiential Knowledge on Prenatal Screening and Testing Decisions

2008· article· en· W2045175397 sur OpenAlexaff
Holly Etchegary, Beth K. Potter, Heather Howley, Mario Cappelli, Doug Coyle, Ian D. Graham, Mark Walker, Brenda J. Wilson

Notice bibliographique

RevueGenetic Testing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningPrenatal screeningContext (archaeology)Embodied cognitionExperiential knowledgePsychologyGenetic testingQualitative researchValue (mathematics)MedicineApplied psychologyPrenatal diagnosisPregnancyEpistemologyComputer scienceArtificial intelligencePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimal research focuses on the process of decision making in the context of prenatal screening and testing. This paper outlines an important contextual influence on these decisions. Specifically, we propose that experiential knowledge, particularly about pregnancy, screening, and disability, has a significant influence on prenatal screening and testing decisions. Drawing upon 38 semistructured interviews with women, this study explored how women made prenatal screening and testing decisions. Qualitative data analysis revealed two types of experiential knowledge, empathetic and embodied, which played a pivotal role in women's thinking about the value of prenatal tests and whether or not they accepted the offer of screening, testing, or both. We conclude that prenatal genetic counseling could benefit from an exploration of clients' experiential knowledge, both empathetic and embodied forms.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations82
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenetic TestingMême sujetPrenatal Screening and DiagnosticsTravaux en français237 207