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Enregistrement W2982833900 · doi:10.1080/08959420.2019.1685357

“It’s More than Just Needing money”: The Value of Supporting Networks of Care

2019· article· en· W2982833900 sur OpenAlexaff
Allie Peckham, Paul Williams, Margaret Denton, Whitney Berta, Kerry Kuluski

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionSocial capitalPsychological resiliencePublic relationsValue (mathematics)Work (physics)Qualitative researchBusinessPsychologyNursingSociologyMedicinePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well established in research, practice, and policy that unpaid caregivers (family and friends of people with care needs) experience stress in their role. Supports that have been put in place by policy planners and program developers to support caregivers may not be accessed by caregivers at all or may do little to reduce their stress. Accessing personal resources (education, finances), in addition to social resources (individual connections) and societal resources (community supports) are critical in fostering resilience in caregivers (helping them adapt to stress and adversity). Social capital theorists argue that creating connections at various levels can improve access to resources. This research, through qualitative interviews (n = 21), identifies the different levels of resources required to address the needs of caregivers. Our findings indicate that interventions that focus on access to personal-level resources (education, funding) are important, but are on their own insufficient. Of more importance were interventions that work to improve relationships between formal providers and families; access to interdisciplinary teams; cross-sectoral collaborations; and inter-organization relationships, highlighting that a system that works together is likely to improve caregivers' access to resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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