Community-Based Respite Care
Notice bibliographique
Résumé
Caregivers are integral to the quality of life for older adults living with dementia who are aging in place. The lack of training and culturally appropriate resources available for caregivers of Indigenous Peoples living with dementia contributes to the accessibility gap for community-based respite care. Although current modules exist for respite care workers, there are limited culturally safe training modules designed for Indigenous caregivers and family members endeavouring to increase Traditional Knowledges around dementia. Developing an Indigenous, community-based caregiver toolkit for dementia creates culturally safe, accessible resources for community respite care. Guided by Indigenous Research Methodologies and community-based research, Morning Star Lodge, in partnership with File Hills Qu’Appelle Tribal Council at the request of a Community Research Advisory Committee, aims to promote Indigenous community-based models of support and to develop a toolkit for caregivers of people living with dementia and their families. The toolkit includes information such as: understanding dementia, strategies for care, links to online resources for caregivers, and resources specific to Indigenous cultures. The goal is to increase caregivers’ access to dementia related supports through the distribution of the toolkit and to build capacity for the provision of community-based respite care by creating an opportunity for education, training, and increasing awareness in Indigenous communities. Creating a caregiver toolkit will also help to relieve caregiver stress by providing education to family members about community-based respite care and services available.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,007 |
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 ».