A Lexicon of Concepts of Humanistic Medicine: Exploring Different Meanings of Caring and Compassion at One Organization
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There has been scant scholarly attention paid to characterizing how the numerous definitions of terms associated with compassion and humanism have been mobilized or what the organizational implications of pursuing different constructs might be. This study explored the uses and implications of the terminology associated with humanistic medicine in the work of the Associated Medical Services (AMS) Phoenix Project. METHOD: This study involved two phases (2014-2015). First, two pilot group workshops with AMS Phoenix Project participants and stakeholders were conducted to explore ways of parsing and interpreting core concepts used in the project. The authors then assembled an archive of texts associated with the project, comprising the project website and blog posts, conference proceedings, and fellowship and grant applications. Informed by critical discourse analysis, the authors identified, described, and analyzed core terms related to the project's mission and explored the type of health care practices and reforms implied by their use. RESULTS: Two recurring core terms, care/caring and compassion, and eight clusters of terms related to these core terms were identified in the archive. Caring and compassion as terms were articulated in various psychological, sociological, and political configurations. This polysemy reflected a diverse array of health care reform agendas. CONCLUSIONS: Understanding how different interpretations of caring and compassion cluster around core topics and concerns of humanistic medicine offers scholars an entry point for comparing and appraising the quality and direction of reform agendas, including multilevel strategies that involve systems-level changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».