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Enregistrement W4386902210 · doi:10.33424/futurum427

How can we combat ageism in society and healthcare?

2023· article· en· W4386902210 sur OpenAlexaboutno aff
Sherry Dahlke

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePolitical scienceGerontologyPsychologyMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whether we realise it or not, we all hold stereotypes about older people.Whether we view them as cute, forgetful, bad with technology or unproductive, these stereotypes are harmful to older people and ourselves.What is more, ageism in healthcare environments impacts the quality of care that older people receive.At the University of Alberta in Canada, Dr Sherry Dahlke and Anndrea Vogt are exploring the impacts of ageism on older people and developing educational resources to teach student nurses how to best care for older patients. How can we combat ageism in society and healthcare?Gerontological nursing O ne of society's less-visible prejudices is ageism: discrimination against older people.Stereotypes of older people may at first glance appear relatively harmless, but can, in fact, have farreaching consequences."When society holds negative views of ageing, we are all affected, because we are all ageing," says Dr Sherry Dahlke, a nurse researcher at the University of Alberta.If we view older people as infirm, inactive and not involved in society, then when we grow old, we are more likely to accept these stereotypes about ourselves and limit our lives Talk like a ... gerontological nurse Acute illness -a treatable shortterm health condition Ageism -prejudice or discrimination due to a person's age Chronic illness -a long-term health condition that can usually be controlled, but not cured Dementia -a general term for conditions that impair a person's ability to think, remember or make decisions, such as Alzheimer's disease Gerontological -related to ageing and older people Palliative care -medical care that involves relieving a person's symptoms rather than curing the illness, often used near the end of a person's life Social learning theory -the idea that social behaviour is learnt by observing and mimicking the behaviour of others

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,043
Communication savante0,0170,034
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0220,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,007

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,356 · 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
GenreCommentaire

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'admission1
Résumé présentoui

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