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Enregistrement W4394678371 · doi:10.1080/07481187.2024.2337189

<i>“More support, less distress?</i> ”: Examining the role of social norms in alleviating practitioners’ psychological distress in the context of assisted dying services

2024· article· en· W4394678371 sur OpenAlexaff
Susilo Wibisono, Payam Mavandadi, Stuart Wilkinson, Catherine E. Amiot, Liz Forbat, Emma F. Thomas, Felicity Allen, Jean Decety, Kerrie Noonan, Kiara Minto, Lauren J. Breen, Madison Kho, Monique F. Crane, Morgana Lizzio‐Wilson, Pascal Molenberghs, Winnifred R. Louis

Notice bibliographique

RevueDeath Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésDistressContext (archaeology)Psychological distressMedicinePsychologyHealth professionalsClinical psychologyPsychiatryMental healthHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores how providing assisted dying services affects the psychological distress of practitioners. It investigates the influence of professional norms that endorse such services within their field. Study 1 included veterinarians (N = 137, 75.2% female, Mage = 43.1 years, SDage = 12.7 years), and Study 2 health practitioner students (N = 386, 71.0% female, Mage = 21.0 years, SDage = 14.4 years). In both studies, participants indicated their degree of psychological distress following exposure to scenarios depicting assisted dying services that were relevant to their respective situations. In Study 1, we found that higher willingness to perform animal euthanasia was associated with lower distress, as were supportive norms. In Study 2, a negative association between a greater willingness to perform euthanasia and lower psychological distress occurred only when the provision of such services was supported by professional norms. In conclusion, psychological distress is buffered by supportive professional norms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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