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Enregistrement W4309074835 · doi:10.1016/j.ssmqr.2022.100192

“I'm positively positive”: Beyond individual responsibility for resilience amongst older adults living with HIV

2022· article· en· W4309074835 sur OpenAlexafffundabout
Anna Vorobyova, Rana Van Tuyl, Claudette Cardinal, Antonio Marante, Patience Magagula, Sharyle Lyndon, Surita Parashar

Notice bibliographique

RevueSSM - Qualitative Research in Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDignityPsychological resilienceGovernment (linguistics)Neighbourhood (mathematics)PopulationPsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)IndividualismResilience (materials science)GerontologySocial psychologySociologyPolitical scienceMedicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In British Columbia (BC), Canada, older adults living with HIV (OALHIV — i.e., age ≥50) now constitute over 50% of all people accessing HIV treatment. In addition to living with HIV, OALHIV face significant adversity from sociostructural factors. Popular notions of resilience view resilience as an individual attribute (Coutu, 2002), commonly placing the responsibility for overcoming adversity on the individual. This community-based research on the home and community care of OALHIV involved semi-structured interviews with 27 OALHIV in BC. Interviews were analyzed thematically. Resilience was a key theme across 23 of the 27 interviews with OALHIV. This research moves beyond an individualistic notion of resilience to discuss interpersonal, neighbourhood/community, and multi-levels of resilience, including the importance of public policy and epidemic levels of resilience led by government and healthcare organizations to support OALHIV and the general population to age with dignity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,413 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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