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Enregistrement W3011377517 · doi:10.1080/07481187.2020.1739780

Grief literacy: A call to action for compassionate communities

2020· article· en· W3011377517 sur OpenAlexaff
Lauren J. Breen, Daisuke Kawashima, Karima Joy, Susan Cadell, David M. Roth, Amy Yin Man Chow, Mary Ellen Macdonald

Notice bibliographique

RevueDeath Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of WaterlooPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefLiteracyOperationalizationDisenfranchised griefAction (physics)LifeworldPsychologyCall to actionCompassionSociologyPsychotherapistPedagogySocial sciencePolitical scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The compassionate communities movement challenges the notion that death and dying should be housed within clinical and institutional contexts, and works to normalize conversations about death and dying by promoting death literacy and dialogue in public spaces. Community-based practices and conversations about grief remain marginal in this agenda. We aimed to theorize how grief could be better conceptualized and operationalized within the compassionate communities movement. We develop the concept of Grief Literacy and present vignettes to illustrate a grief literate society. Grief literacy augments the concept of death literacy, thereby further enhancing the potential of the compassionate communities approach.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0210,072
Communication savante0,0190,032
Science ouverte0,0040,038
Intégrité de la recherche0,0190,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations165
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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