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Enregistrement W4386584654 · doi:10.21900/j.jloe.v3.1190

Familiarity, Autonomy, and Safety Together (FAST): A program for adults with dementia and their caregivers

2023· article· en· W4386584654 sur OpenAlexaffabout
James Bachmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Library Outreach and Engagement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaAutonomyAssisted livingAssisted Living FacilityGerontologyPsychologyAging in placeActivities of daily livingNursingMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost 50 million people worldwide are currently living with dementia, with approximately half a million and six million of those people living in Canada and the United States, respectively. Familiarity, Autonomy, and Safety Together (FAST) is a program idea for adults living with dementia and their family caregivers that draws upon the ideas of familiarity, autonomy, and safety that underlie dementia villages, a recent development in residential care facilities for people living with dementia. FAST uses themed stations that emphasize familiarity and which program participants living with dementia can move about and participate in at will, providing an often lost sense of autonomy. At the same time, caregivers, who often suffer from burnout and related problems, are provided an opportunity to socialize with each other and receive education and support. In this way, people living with dementia and their caregivers can independently benefit from the FAST program. Further, many libraries will be able to provide the FAST program at little or no cost to the library, and a modified version of the FAST program can be brought to patrons in other locations, such as a residential care facility.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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