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Enregistrement W3210669124 · doi:10.46743/2160-3715/2021.5073

The Experiences of Ethical Tensions When Using Harm Reduction with High-Risk Youth

2021· article· en· W3210669124 sur OpenAlexaff
Patricia H. Owens, Simon Nuttgens

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHarm reductionInterpretative phenomenological analysisHarmBeneficenceSocial psychologyContext (archaeology)AutonomyQualitative researchSociologyMedicineNursingLawPolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the ethical experiences of psychologists who work with high-risk youth using a harm reduction approach. We used interpretative phenomenological analysis (IPA) to explicitly explore this phenomenon. In this small exploratory study three participants were interviewed to glean their experiences of ethical tension. Data analysis revealed three superordinate themes (questioning, acting, and holding) within which eight subthemes are subsumed (questioning beneficence, questions from others, self-care, social change, negotiation, consultation and supervision, acceptance, and sitting with tension). The results of this research suggest that context-specific ethical tensions may arise for psychologists who work with high-risk youth using a harm reduction approach, which in turn lead to and necessitate a tailored ethical response. The results also suggest that harm reduction promoters may benefit from increased dialogue with licencing and professional bodies to foster awareness and develop guidelines on promoting ethical practice when using a harm reduction approach with high-risk youth. Future research can profitably be directed towards an increased experiential understanding of some of the central themes of this research, such as “sitting with tension” and “holding.”

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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