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Enregistrement W2125599381 · doi:10.1177/0008417413516931

Spirituality in bedlam: Exploring professional conversations on acute psychiatric units

2014· article· en· W2125599381 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Melinda Suto, Sharon Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAppreciative Inquiry and Organizational Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpiritualityPsychologyMental healthOpenness to experiencePsychotherapistSocial psychologyMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The inclusion of spiritual conversations in occupational therapy is congruent with the Canadian Model of Occupational Performance and Engagement, which identifies spirituality as the core of every human being. Research indicates that spirituality can be a resource for mental health recovery. PURPOSE: This manuscript reports on Part 2 of a research study that explored the experience of spiritual conversations for patients (Part I) and mental health professionals (Part 2) on acute psychiatric units. METHOD: Eight acute-based mental health professionals (MHPs)/participants, representing a variety of disciplines, participated in a focus group or individual interview. Community-based participatory research, appreciative inquiry, and interpretive description provided methodological and analytic guidance. FINDINGS: MHP/participants described challenges in setting boundaries related to spirituality conversations and discerning spiritual experience from psychosis. MHPs/participants emphasized the importance in providing an empathetic presence while also engaging in spiritual networking. IMPLICATIONS: Therapists can incorporate spiritual conversations with patients in acute psychiatric settings by taking specific actions to enhance their openness and engaging in spiritual networking.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,011
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,080 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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