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Enregistrement W2049686570 · doi:10.1300/j027v19n04_04

Reflection in Action in Caring for the Dying: Applying Organizational Learning Theory to Improve Communications in Terminal Care

2001· article· en· W2049686570 sur OpenAlexaff
David A. Cherin, Susan Enguídanos, Richard Brumley

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Services Quarterly · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningAction (physics)Palliative careReflection (computer programming)Action learningTerminal (telecommunication)PsychologyHealth careNursingMedicineComputer sciencePedagogyCooperative learningCommunicationTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, single loop learning is the predominant method of problem solving orientation engaged in by healthcare institutions. This mode of learning is not conductive to fostering needed communications between health care providers and terminal patients. Reflection in action, second loop learning, focuses on deep listening and dialogue and can be critical in opening communications paths between the dying patient and his or her caregivers. This article discusses organizational learning theory and applies the theories double loop learning technique of reflection in action to end-of-life care. The article further explores an exemplar of reflection in action in a Palliative Care Program, and end-of-life home care program at Kaiser Permanente. In order to more effectively meet the needs of terminally ill patients, greater efforts are needed to incorporate second loop learning into the practice of those caring for these patients.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,443
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'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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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