MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3197613730 · doi:10.1177/11771801211019396

Ko ngā kaumātua ngā poupou o tō rātou ao: kaumātua and kuia, the pillars of our understanding

2021· article· en· W3197613730 sur OpenAlexfundno aff
Marama Muru‐Lanning, Hilary Lapsley, Tia Dawes

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Pharmacy
Mots-clésEnthusiasmPsychologySociologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This feasibility study examined innovations in kaupapa Māori (a Māori approach) research methods to explore kaumātua (older Māori men and women) understandings of ageing well. We designed a research pathway that brought together kaupapa Māori methods in the form of noho wānanga (a method of knowledge sharing) with kaumātua and researchers in Tutukaka in 2018. Kaumātua participants were invited as guests in a comfortable and congenial setting to share their experiences of growing older. Our engagement with kaumātua, and our data-gathering and analysis methods provided an effective method for understanding kaumātua well-being. We found that focusing directly on health did not resonate with participants. There was diffidence when kaumātua talked about their own personal health, when compared with their enthusiasm for other parts of their lives. They understood well-being as a holistic process connecting hinengaro (mental health), wairua (the spirit and spiritual health), tinana (physical health) and te taiao (natural environments).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,710

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlterNative An International Journal of Indigenous PeoplesMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207