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Enregistrement W4385377557 · doi:10.1177/00302228231192163

The Reflection Room <sup>®</sup> : Moving from Death-Avoiding to Death-Discussing

2023· article· en· W4385377557 sur OpenAlexaffabout
Celina Carter, Justine Giosa, Katherine Rizzi, Karen Oikonen, Barry Stephenson, Paul Holyoke

Notice bibliographique

RevueOMEGA - Journal of Death and Dying · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflection (computer programming)StorytellingCoding (social sciences)Citizen journalismPsychologyData collectionDescriptive statisticsComputer scienceSociologyNarrativeArtWorld Wide WebStatisticsSocial scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed, implemented, and evaluated a participatory arts-based storytelling initiative called the Reflection Room project. Our aim was to investigate if visiting a Reflection Room, (1) creates opportunities for disclosing emotions and processing thoughts, (2) increases comfort discussing dying and death, and (3) supports advance care planning (ACP), conversations. In the pilot phase of the Reflection Room project, a Reflection Room was installed in 25 sites across Canada from 2016–2017. Data collection included reflection cards ( n = 463), and surveys completed by visitors upon exiting a room ( n = 271) and 3 months later ( n = 50). Analysis involved theoretically driven coding, inductive content analysis, and descriptive statistics. We found reflections contained both emotional disclosures and reflective processing. Survey data indicated visiting a Reflection Room increased comfort in thinking and talking about dying and death as well as the likelihood of engaging in ACP. In the future, we will explore the extent to which the project fosters social connections and well-being.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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