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Enregistrement W2346953448 · doi:10.1080/15524256.2016.1165162

Identities in Transition: Women Caregivers in Bereavement

2016· article· en· W2346953448 sur OpenAlexaffabout
Pam Orzeck

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work in End-of-Life & Palliative Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux Cavendish
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)Family caregiversPsychologyTheme (computing)PopulationGriefGerontologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population aging and longevity due to medical advances over the past few decades have meant that the approximately 44 million caregivers in the United States and eight million caregivers in Canada must provide more intensive levels of care and for longer periods of time. Consequently, caregivers are often profoundly affected by their caregiving role in emotional, psychological, physical, and financial ways. Thirty years of research on this population have helped to create a caregiver profile and identify the significant challenges for caregivers. One area explored to a much lesser extent is the postcaregiving period, when the caregiver transitions into a period of bereavement. This period can be particularly challenging for caregivers given the commitment inherent in the caregiving process. Research has shown that the emotional reactions of caregivers as well as practical challenges do not end with the death of the care recipient. In fact, complex realities, tensions, and responses continue well after the death into the postcaregiving period. This study of bereaved women caregivers explored their lived experiences in the postcaregiving phase. One central theme emerged and suggested that the experience of caregiving had an effect on the caregivers' identities, which then influenced their bereavement processes and experiences.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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