An international survey of Death Doula training organizations: the views of those driving Death Doula training and role enactment
Notice bibliographique
Résumé
Context: Death Doulas are working globally to provide non-medical end-of-life care. They have different training experiences and views on the role and whether it should be standardised. Objective: To seek the views of organisations responsible for training Death Doulas in order to determine what the drivers are behind this emerging role. Methods: We conducted an online survey with Death Doula training organisations in five countries utilising both a targeted and snowball approach. Qualitative analysis was undertaken with themes pre-determined (apriori) due to the nature of the survey categories. Results: In total, representatives from 13 organisations in Australia, New Zealand, Sweden, Canada, United Kingdom, and United States responded. The organisations had provided training for 0 to 20 years, with one just starting and another training birth doulas and now expanding. Owners and trainers hold an array of qualifications such as academic, medical, non-medical, and life experience. Curricula have usually been developed locally, and not always included pedagogical consideration, a strategic business model, nor mapping processes such as gap analysis. The organisations are run similarly, and curricula have several consistent topics but with distinctly different approaches. Trainers' views are also mixed about the way to proceed with registration of the Death Doula role. Conclusion: The contrasting views of training organisations explain much of the ambiguity of Death Doulas themselves regarding standardisation of registration, education and role enactment. If heading towards the ultimate goal of professionalisation of the role then a challenging path lies ahead with little in the way of agreement in what this would require.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».