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Enregistrement W4375859094 · doi:10.1080/09503153.2023.2208782

Supporting Indigenous Kinship Caregivers

2023· article· en· W4375859094 sur OpenAlexaffabout
Susan Burke, Jane Bouey, Carol Madsen, Louise Costello, Glen Schmidt

Notice bibliographique

RevuePractice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesVictoriastiftelsen
Mots-clésKinshipIndigenousKinship careGeneral partnershipFamily caregiversSociologyPsychologyGerontologyPolitical scienceGender studiesMedicineAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on data shared by Indigenous kinship caregivers in a larger study on kinship care conducted in British Columbia (BC), Canada. There is a significant amount of research on kinship caregivers, but little of it focuses specifically on Indigenous carers. The findings presented here add to that small but growing body of literature. The larger study was done in partnership between Parent Support Services of BC (PSS), a charitable non-profit organization that supports kinship caregivers in BC, and the University of Northern BC (UNBC) (Burke et al. Citation2022). Data for this secondary analysis arose from surveys that focused on the experiences and needs of kinship caregivers. The findings suggest that supports should be delivered in ways that acknowledge the heterogeneity of Indigenous peoples and respond to individual needs, that programs should be designed in ways that support caregivers’ efforts to heal from the impacts of colonialism, and that policies designed for Indigenous kinship carers should be evaluated to ensure their efficacy. Suggestions regarding future research include research that focusses on the optimism that exists among kinship caregivers despite the challenges they face, research on non-grandparent caregivers, and research that is designed to be culturally sensitive to Indigenous peoples.

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)0,013
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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