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Enregistrement W2520617368 · doi:10.1177/1539449216652622

Ascribing Meaning to Occupation

2016· article· en· W2520617368 sur OpenAlexaff
Michal Avrech Bar, Susan Forwell, Catherine L. Backman

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)PsychologySample (material)Social psychologyProcess (computing)EpistemologySociologyComputer sciencePhilosophyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ascribing meaning to occupation is a multifaceted process. Understanding this process is illusive, yet fundamental to theory and practice. The objective is to describe the meaning that mothers ascribe to their occupations. A secondary analysis was conducted with data from a convenience sample of 35 Israeli mothers, ages 25 to 45 years. Data were collected using the Occupational Performance History Interview as part of a larger study. Interviews were transcribed verbatim and content analysis applied. Two main categories emerged: the meaning of "giving" (investing values) and the meaning of "receiving" (ensuring needs are met). Values such as responsibility require mothers to do occupations they find less desirable than others associated with the mothering role. The study illustrates how values and needs are intertwined to contribute to the meaning of occupation. Moreover, meaningful occupations can be undesirable but doing them arises from the values that drive mothers to fulfill this role.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,472
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,139 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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