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Enregistrement W2096272731 · doi:10.1177/1074840714564787

Progressively Engaging

2014· article· en· W2096272731 sur OpenAlexaffabout
Cheryl Ann Segaric, Wendy A. Hall

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Nursing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymbolic interactionismConstruct (python library)PsychologyInteractionismGrounded theoryJob satisfactionSocial psychologyNursingMedicineQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this grounded theory study, informed by symbolic interactionism, we explain how nurses, patients, and family members construct relationships in acute care settings, including managing effects of work environments. We recruited participants from 10 acute care units across four community hospitals in a Western Canadian city. From 33 hr of participant observation and 40 interviews with 13 nurses, 17 patients, and 10 family members, we constructed the basic social-psychological process of progressively engaging. Nurses, patients, and family members approached constructing relationships through levels of engagement, ranging from perspectives about "just doing the job" to "doing the job with heart." Progressively engaging involved three stages: focusing on tasks, getting acquainted, and building rapport. Workplace conditions and personal factors contributed or detracted from participants' movement through the stages of the process; with higher levels of engagement, participants experienced greater satisfaction and cooperation. Progressively engaging provides direction for how all participants in care can invest in relationships.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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