A multilevel model of HIV/AIDS information/help network development
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to describe the personal information and help networks of people with HIV/AIDS (PHAs) in rural Canada, and to present a research‐based model of how and why these networks developed. This model seeks to consider the roles of PHAs, their family members/friends and formal health systems in network formation. Design/methodology/approach In‐depth, semi‐structured interviews were conducted with 114 PHAs, their friends/family members (FFs) and formal caregivers in three rural regions of Canada. A network solicitation procedure elicited PHAs' HIV/AIDS information/help networks. Interviews were analyzed qualitatively, and network data were analyzed statistically. Documents describing health systems in each region were also analyzed. Analyses used social capital theory, supplemented by stress/coping and stigma management theories. Findings PHAs' HIV/AIDS‐related information/help networks emphasized linking and bonding social capital with minimal bridging social capital. This paper presents a model that explains how and why such networks developed. The model shows that networks grew from the actions of PHAs, their FFs and health systems. PHAs experienced considerable stress, which led them to develop information/help networks to cope with HIV/AIDS – both individually and collaboratively. Because of stigmatization, many PHAs disclosed their illness selectively, thus constraining the size and composition of their networks. Health system actors created network‐building opportunities for PHAs by providing them with care, referrals and support programs. Originality/value This study describes and explains an understudied type of information behavior: information/help network development at individual, group and institutional levels. As such, it illuminates the complex dynamics that made individual acts of interpersonal information acquisition and sharing possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».