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Enregistrement W2323985767 · doi:10.1017/s071498080000430x

Enid Opal Cox, Elizabeth S. Kelchner, and Rosemary Chapin (Eds.). Gerontological Social Work Practice: Issues, Challenges, and Potential. Binghamton, NY: Haworth Press, 2002/special issue of <i>Journal of Gerontological Social Work</i>, 36(3/4).

2003· article· fr· W2323985767 sur OpenAlexaff
Elsa Marziali

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Ce volume réunit une série d'articles sur le travail social en gérontologie. La plupart des co-auteurs lancent un cri d'alarme à la profession, et soulignent la nécessité de former davantage de travailleurs sociaux en gérontologie pour faire face à la croissance exponentielle du nombre de personnes âgées dans le monde entier. Plusieurs auteurs citent trois secteurs de perfectionnement professionnel qui devront faire l'objet d'une attention particulière au cours des dix prochaines années : (a) la nécessité de disposer de modèles empiriques de pratique clinique en gérontologie ; (b) la nécessité pour les travailleurs sociaux de participer à l'analyse des politiques d'où émaneront les programmes d'action du gouvernement qui influeront sur la qualité de vie des personnes âgées (qu'elles vivent dans la communauté ou en établissements de soins de longue durée) ; et (c) la nécessité pour les travailleurs sociaux de prendre une part beaucoup plus importante à la conception et à la mise en oeuvre des programmes de recherche afin de mieux identifier les pratiques exemplaires en gérontologie. Aucun des articles n'apporte de réponse à ces difficiles questions. Par contre, ils offrent une foule d'informations sur les mesures que doivent prendre les travailleurs sociaux s'ils veulent participer à une stratégie multidisciplinaire et faire face au vieillissement de la population.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,018

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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