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Enregistrement W4391650360 · doi:10.1080/13691457.2024.2308593

Admission of an older person into a care home in Europe: exploring the dimensions of a ‘Healthy Transition’ and the potential role of social work

2024· article· en· W4391650360 sur OpenAlexfundno aff
Alisoun Milne, Mo Ray, Sarah Donnelly, Sarah Lonbay, Lorna Montgomery, Francesca Corradini, Daniela Şoitu, Eeva Rossi, Sointu Riekkinen-Tuovinen, Giulia Notari, Janet Carter Anand

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Work · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLapin YliopistoQueen's UniversityUniversity College DublinNational Institute for Health and Care ResearchUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésSocial workTransition (genetics)Work (physics)PsychologySocial careSociologyNursingMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transitions in gerontological social work are poorly theorised and underresearched. Although social workers are routinely involved in transitions of older people into care homes, they tend to be treated as a functional transition from one place to another rather than as a social, emotional and psychological process for the older person and their family. Evidence suggests that a healthy transition is more likely if the older person has exerted some influence over the ‘when’, ‘where’ and ‘how’ of the decision, continuity between the ‘old life’ and the ‘new’ is maintained, and their concerns are acknowledged. Drawing on a theory of transition developed by Melies et al. (2000), this paper argues that social workers have the relational, communication and advocacy skills, as well as legal literacy and a rights-based perspective, to help to promote healthy transitions. There is considerable potential to develop, and evidence the value of, social work’s contribution to this often marginalised area of practice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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