Notice bibliographique
Résumé
Cancer survivors report a gap in work integration advice from healthcare professionals. This occurs despite physicians routinely providing comment upon survivors’ work abilities to insurers and employers. In order to understand the phenomena of survivors’ work integration from physicians’ perspectives, a vignette methodology was used. Vignettes were chosen as a means to explore physicians’ perspectives in a non-confrontational and sensitive manner. Vignettes, composed of photographs and narratives reflective of survivors’ lived experiences of work integration were presented to 10 physicians during individual interviews. In this manuscript, I outline my experience using vignettes, the learning I have achieved, and the modifications I intend to make before again similarly using vignettes with another stakeholder group. In this study, receptive participants expressed enjoyment of the real-life nature of the vignettes through which significant insights into the phenomena were successfully gleaned. In this case, vignettes were an effective means to sensitively explore physicians’ perspectives of cancer survivors’ work integration. Yet, considerations that I will undertake prior to the next stakeholder inquiry include incorporating findings from the physicians and modifying the presentation of survivors’ findings to be more applicable to that next stakeholder, reconsidering the number of vignettes used as well as the terminology and delivery mechanism, and refinement of questioning format.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».