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Enregistrement W2100049180 · doi:10.1177/1074840714562645

Nurses Negotiating Professional–Familial Care Boundaries

2014· article· en· W2100049180 sur OpenAlexafffund
Catherine Ward‐Griffin, Judith Belle Brown, Oona St-Amant, Nisha Sutherland, Anne Martin-Matthews, Janice Keefe, Mickey Kerr

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Nursing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of British ColumbiaToronto Metropolitan UniversityMount Saint Vincent UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNegotiationDutyDialecticBalance (ability)NursingTollPsychologyHealth careWork (physics)MedicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this sequential, two-phase mixed-methods study was to examine the health of male and female nurses who provided care to older relatives (i.e., double duty caregivers). We explored the experiences of 32 double duty caregivers, which led to the development of an emergent grounded theory, Negotiating Professional-Familial Care Boundaries with two broad dialectical processes: professionalizing familial care and striving for balance. This article examines striving for balance, which is the process that responds to familial care expectations in the midst of available resources and reflects the health experiences of double duty caregivers. Two subprocesses of striving for balance, reaping the benefits and taking a toll, are presented in three composite vignettes, each representing specific double duty caregiving (DDC) prototypes (making it work, working to manage, living on the edge). This emergent theory extends current thinking of family caregiving that will inform the development and refinement of practices and policies relevant to DDC.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations51
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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