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Enregistrement W2799353058 · doi:10.5539/gjhs.v10n6p54

Experience of Spiritual Coaching for Peer Educators

2018· article· en· W2799353058 sur OpenAlexvenueno aff
Preenapa Choorat, Nanchatsan Sakunpong, Surawut Patthaisong

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingThematic analysisBurnoutPsychologyQualitative researchIdentity (music)Medical educationPedagogyPsychotherapistMedicineClinical psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To protect against burnout syndrome and enhance the work capacity of peer educators who work with those who inject drugs under “A project to end AIDS, reduce new HIV infections and decrease tuberculosis in vulnerable populations of People Who Inject Drugs (PWID)”. This research aimed to study the process of the spiritual development of peer educators through exposure to spiritual coaching. The spiritual coaching in this study incorporated theoretical techniques of counseling psychology as well as an effective coaching approach.METHODS: This study was a qualitative research using the narrative approach. The data were collected from five in-depth interviews of peer educators who received spiritual coaching. The data were then analyzed by using thematic analysis.RESULTS: Three focus areas of the spiritual development of peer educators were found to be important/central: 1) knowledge and understanding, 2) enhancing experience and practice, and 3) belief in the spiritual to help with the field work.CONCLUSION: Base on the interaction between the counseling psychology theories and other related theories, the results of this study supported the benefits arising from improvements in the spiritual identity of the peer educators. This was reflected in the enhanced mental energy and work strategies. The latter finding can be applied to other peer educators who work with those who inject drugs in other settings.

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)0,013
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,406 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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