A RESEARCHER–PRACTITIONER COLLABORATION ON MEASURING SUCCESS IN ELDER MISTREATMENT INTERVENTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the major barriers to conducting elder mistreatment intervention research is a lack of understanding on how to measure outcomes of success. Within the context of the RISE project, this presentation will describe a highly collaborative process between researchers and RISE practitioners (supervisor and advocates) to develop a measurement instrument that meets validated research standards as well as the needs of practitioners who work directly on elder mistreatment cases and are responsible for administering the tool. Informed by ecological-systems, relational, and client-centered perspectives, RISE is a conceptually driven, evidence-based, community-based elder mistreatment response program that works with older adults at risk of or experiencing EM, as well as their alleged harmers, their relationship, and their surrounding social support systems. This presentation will describe the process of developing an appropriate measurement tool through weekly meetings over a 6-month period, from a starting point characterized by widely discrepant instrument expectations across the researcher-practitioner dyad toward an ending that achieved mutual agreement. This process required high levels of honesty, openness, patience, and humor among members. The final version of the measurement tool will be presented, which measures intervention outcome constructs of older adult social support, self-efficacy, life satisfaction, and perceived stress, as well as practitioner-client working alliance.
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 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 | 0,366 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».