Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,025 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,043 |
| Communication savante | 0,017 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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.
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 ».