MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2755163770 · doi:10.1590/2177-9465-ean-2017-0029

The work process and care production in a Brazilian indigenous health service

2017· article· en· W2755163770 sur OpenAlexaff
Aridiane Alves Ribeiro, Giovanni Gurgel Aciole, Cássia Irene Spinelli Arantes, Jeff Reading, Donna Kurtz, Lídia Aparecida Rossi

Notice bibliographique

RevueEscola Anna Nery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Health and Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyIndigenousNursingPrioritizationWork (physics)Production (economics)Health careService (business)Process (computing)SociologyMedicineBusinessPolitical scienceProcess managementEngineeringPoliticsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To understand the constitutive elements of the work process and care production in an Indigenous Health Support Service. Methods: Case study. Systematic observation and semi-structured interviews were conducted in January and February of 2012. The participants were 10 nursing professionals of an Indigenous Health Support Center, located in Mato Grosso do Sul state, Brazil. The work process was used as a conceptual and analytical category. Results: Through interpretative analysis, the data were organized into three categories. The results showed that care production was focused on procedures and guided by rigid institutional rules and bureaucracy. The prioritization of institutional rules and procedures was detrimental to the provision of person-centered care. Conclusion: The temporary employment contracts and rigid bureaucratic organization generated a tense work environment. These aspects do not maximize the efforts of the nursing staff to provide person-centered care.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEscola Anna NeryMême sujetIndigenous Health and EducationTravaux en français237 207