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Enregistrement W2903205882 · doi:10.18357/ijcyfs94201818639

FAMILY QUALITY OF LIFE IN PRACTICE: A PRACTICAL APPLICATION OF THE FQOL-2006 SURVEY

2018· article· en· W2903205882 sur OpenAlexvenueno aff
Kierstyn Butler

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Youth and Family Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionQuality of life (healthcare)Task (project management)Medical educationMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As families are increasingly recognized as the primary caregivers for their family members with disabilities, family quality of life (FQOL) research has focused on the impact of disability within the family. This field of research seeks to gain an understanding of the complex challenges and successes families have, with the goal of assisting families in expanding their FQOL. To accomplish this task, the FQOL survey (FQOL-2006) was created. Developed in 2000 and later revised, the FQOL-2006 survey has been used in over 20 countries to explore the perceptions of families, parents, and main caregivers of individuals with intellectual and developmental disabilities. While there has been considerable research using the FQOL-2006 survey, there is limited research that focuses on integrating the survey into practice. This article discusses a possible application of the survey in practical contexts by reflecting on some of the qualitative data collected from my recent FQOL master’s thesis study. Specifically, the article highlights the mutual benefits that service providers and families could receive by integrating the FQOL-2006 survey into service models, as it could allow professionals to establish a framework for assessing each client-family’s overall quality of life, including their greatest supports, strengths, challenges, and needs. This application provides a new research opportunity for the FQOL field for both researchers and professionals.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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