Cheer* in Health Care Practice: What It Excludes and Why It Matters
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians' positive demeanor and "strengths based" focus can include working to create a cheerful atmosphere in health care environments, cheering for improvements in assessment outcomes, and cheering up clients in situations of decline. Drawing from philosopher Karen Barad's theories of inclusions and exclusions, we investigated what comes to matter (and what is excluded from mattering) when there is cheerfulness, cheering, and so forth (cheer*) in the day-to-day practices of a neuromuscular clinic. We worked collaboratively with clinicians, young people with Duchenne muscular dystrophy, and their families to co-examine the clinic in three iterative exploratory method spaces: (a) group "dialogues" with clinicians; (b) consultative interviews with children, families, and clinicians; and (c) transdisciplinary research team analysis sessions. Cheer* made some things matter in the clinic ("normal" physical function, "positive" emotions, test scores, compliance); and excluded others (grief and loss, "non-normative" bodies and lives, alternative practices, embodied knowledge). We discuss implications across health care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,068 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».