Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of food allergies and intolerances among adults, also known as food hypersensitivities (FHSs), are on the rise. There is a gap in health services for this population. Increasing competencies of health care providers (HCPs) can start with an understanding of the problem from the perspective of those who live with FHSs. A purposive, asset-based sample of four women, who perceived themselves as living well with FHSs, were interviewed in this narrative inquiry. Participants were invited to reflect on their first-hand experiences of FHSs, their perceptions of dietetics care and their own journeys toward well-being. Data collection included an information gathering questionnaire (Appendix A), individual semi-structured interviews and participants’ drawings which they illustrated to assist storytelling. While the onset of an FHS brought uncertainty into the lives of participants, this article focuses on how learning themes reveal the importance of incorporating a more robust understanding of adult education in dietetic interventions through participants’ stories of moving toward well-being. The findings suggest that when supported by determinants of health, such as education and social support, transformative learning can be an important tool to mitigate the uncertainties related to the experience of an FHS. The research reveals that adult educators, with their grasp of adult learning processes and community engagement, could be an asset to the interprofessional health care team and improve the provision of person-centered care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».