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Enregistrement W4312600639 · doi:10.51952/9781447305682.fm001

Front Matter

2014· paratext· en· W4312600639 sur OpenAlexfundno aff
Angie Ash

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2014
Typeparatext
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of HaifaEconomic and Social Research CouncilUniversity of TorontoUlster UniversityUniversity of BristolUniversity College LondonUniversity of WarwickKing's College LondonUniversité de Sherbrooke
Mots-clésFront (military)PhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abuse and mistreatment of older people is recognised internationally as a significant abuse of elders’ human rights. ‘Scandals’ and inquiries into failures to protect older people from abuse in health and social care systems rarely address, and still less challenge, the influence and impacts the social, economic, regulatory and cultural contexts have on elder abuse and on the actions taken to protect older people from mistreatment. This critical and challenging book identifies those influences and the contexts to policy and practice in adult safeguarding. A core intention of the book is the identification and critical appraisal of the influence that contextual factors have on adult safeguarding decision-making. In doing that, the book argues strongly for the development of critical, ethically-driven, research and theory-informed policy and practice to protect elders from mistreatment. Drawing on findings of original UK research and framed in an international context, the book illustrates ways in which ageism, under-resourced services to older people, target-driven health and social care policy and services, and organisational cultures of blame and scape goating, form a powerful, yet invisible backcloth, to elder abuse, and to the actions professionals take or do not take to safeguard older people from mistreatment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,054

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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