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Enregistrement W4205203602 · doi:10.1108/978-1-80262-157-020221009

Intergenerational Stories of Kindness: A Catalyst for Bouncing Back

2022· book-chapter· en· W4205203602 sur OpenAlexaff
Heidi Weigand, Heather MacKinnon, Erica Weigand, Jessica Hepworth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensMedical Council of CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKindnessMeaning (existential)GenerativityInterpretation (philosophy)PsychologySociologyDignityEpistemologyTheme (computing)Social psychologyEnvironmental ethicsAestheticsPsychoanalysisPhilosophyPolitical scienceTheologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this chapter the author examines intergenerational transmissions of kindness through four generations of women in her family. Employing an autoethnographic approach (Ellis, Adams, & Bochner, 2011), the author shares her journey of understanding the importance of studying kindness in academia by acting as the connective tissue between the stories and how the author finds the meaning of kindness through her own experiences and interpretations. Using a research methodology called sensebreaking (Pratt, 2000), the author reveals how kindness acts as a catalyst to help recover from challenges by nurturing self-worth. Sensebreaking undoes meaning-making by disrupting the sensemaking process when contradictory evidence causes individuals to question their interpretation (Mirbabaie & Marx, 2020). The author demonstrates how these women struggle with the deep-rooted need for independence and dignity when facing a challenge and define random acts of kindness from others. Across the four generations, a theme of generativity is revealed, showing a need to nurture and guide younger people and contribute to the next generation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,018
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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