Creative nonfiction approach to explore peer mentorship for individuals with spinal cord injury.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Research has examined peer mentorship to understand how it may help people with spinal cord injury (SCI) adapt and thrive. We still lack an in-depth understanding of the perspectives of SCI peer mentors and mentees on their dyadic relationship. This study was to explore the dyadic interactions and relationships between SCI peer mentors and mentees in a peer mentorship program delivered at a rehabilitation center. RESEARCH METHOD: = 12). Data were analyzed using a creative nonfiction approach. RESULTS: Three unique dialogical stories were developed. Story 1 (A slow and steady start) described how mentors took a mentee-centered approach in building the relationship. Story 2 (Mentorship and friendship: negotiating the "grey zone") highlighted how mentees and mentors experienced challenges in navigating the boundaries between mentorship and friendship. Story 3 (The "endless" job for mentor) showcased how the relationship could enter a phase in which it could affect mentors' well-being. CONCLUSIONS: The stories highlighted important attributes to the relationships between SCI mentors and mentees. Considerations were suggested for community-based SCI organizations to integrate peer mentorship into rehabilitation settings, including optimizing mentorship introductions and matching, defining mentors' role explicitly, and building support systems for mentors. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».