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Enregistrement W4297461335 · doi:10.1177/13674935221112156

Moral experiences of children with medical complexity: A participatory hermeneutic ethnography in Brazil

2022· article· en· W4297461335 sur OpenAlexafffund
Raíssa Passos dos Santos, Mary Ellen Macdonald, Franco A. Carnevale

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésEthnographyCitizen journalismContext (archaeology)SociologyValue (mathematics)Affect (linguistics)Participatory action researchResistance (ecology)PsychologySocial psychologyAnthropologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with medical complexity have been defined within the literature as chronically ill and medically fragile children with complex care needs. Care for these children raises significant ethical and moral considerations. Therefore, this participatory ethnographic study conducted with eight children and their families aimed to better understand the moral experiences of children with medical complexity, based on views of children as moral agents and capable of understanding and expressing interpretations about their lived experiences. Through our participatory hermeneutical ethnographic research, we were able to shed light on how children with medical complexity express their moral experiences within a complex sociopolitical context, perpetuating dominant outlooks on what is considered a "normal" child. Children with medical complexity described their resistance to these dominant views as they strive to be included in discussions about matters that affect them, reacting to painful medical procedures and treatments, and expressing their concerns about their future aspirations. The knowledge advanced by this study about moral experiences of children with medical complexity can inform understandings of children's interests based on their own interpretations within complex sociopolitical contexts that value their lives differently.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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