MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057479703 · doi:10.1080/14733285.2013.812273

<i>Tag, you're different:</i> the interrupted spaces of children at risk of anaphylaxis

2013· article· en· W2057479703 sur OpenAlexaff
Nancy Fenton, Susan J. Elliott, Ann E. Clarke

Notice bibliographique

RevueChildren s Geographies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTDevelopmental psychologyContext (archaeology)EmotionalityPsychologySocial psychologyMedicineGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several contributions to understanding the emotional aspects of everyday lives have been made by geographers. What we undertake in this research is to focus that lens on the emotional context of experiences of children at risk and in particular on anaphylactic risk-scapes, particularly within the school environment. This research attempts to go beyond the policy response by privileging the voices of the affected children (and their parents) in order to understand the emotionality of their risk experience; how it is articulated and negotiated in place, and how bodily boundaries are interrupted. Qualitative methods were used to explore children's perceptions of, and experiences with, anaphylactic allergy in the school environment. In-depth interviews were conducted with 10 children (aged 8–12 years) and 10 adolescents (aged 13–17 years) and their parents. Children were also asked to draw a picture of ‘what it was like to live with a severe food allergy’ and to then explain their illustration. Results revealed how the spaces of children at risk of anaphylaxis were interrupted; social spaces were interrupted through their bodily experiences of risk as they negotiated in and through school environments. These findings suggest allergic children contest school and policy constructions of ‘safe place’ through the interrupted spaces and bodily disruptions of emotion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChildren s GeographiesMême sujetGeographies of human-animal interactionsTravaux en français237 207