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Enregistrement W4214658989 · doi:10.1332/239788221x16196129721067

Virtual care facing the COVID-19 outbreak in China

2022· article· en· W4214658989 sur OpenAlexaff
Jingxue Zhang, Minhui Yang, Zhen Sui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Care and Caring · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberspaceChinaGovernment (linguistics)Health carePandemicInternet privacyPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychological interventionBusinessTelemedicineThe InternetPolitical scienceMedicineNursingWorld Wide WebComputer scienceDiseaseLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New ways of care have emerged as the COVID-19 pandemic sweeps the world, including virtual care exchanged in cyberspace. As people are physically isolated by travel restrictions and guidelines to avoid gatherings and keep at distance, cyberspace has become a major place in which people care about and for each other. When government-oriented medical and civil service systems malfunctioned upon the rapid outbreak in Hubei Province, China, Chinese people used online social platforms to provide individual and organised care activities – disseminating information, petitioning for access to healthcare, offering voluntary mental health interventions and facilitating embodied and material support – to respond to the challenges of local people at the epicentre. This article intends to acknowledge and showcase the virtual care that Chinese people demonstrated transnationally upon the outbreak of COVID-19 in China, and discusses the significance and impacts of this way of care in the cyberspace era.

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)0,000
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 enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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