MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394771439 · doi:10.26689/jcnr.v8i3.6562

Development of Human Rights-Based Practices in Psychiatry FromPeople Living With Mental Health Problems Lived Experiences DuringInvoluntary Hospitalization or Treatment

2024· article· en· W4394771439 sur OpenAlexaff
David Pelosse, Pierre Pariseau‐Legault

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Nursing Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoercion (linguistics)Human rightsLived experienceInterpretative phenomenological analysisMental healthQualitative researchPhenomenology (philosophy)PsychologyCoding (social sciences)NursingMedicinePsychiatryPsychotherapistSociologyPolitical scienceSocial scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the research protocol of an interpretative phenomenological study that aims to understand the lived experiences of coercion and human rights-based practices in psychiatry from the perspectives of people living with mental health problems during involuntary hospitalization or treatment. This qualitative study used an interpretative phenomenological analysis design. In-depth, one-on-one interviews along with a socio-demographic questionnaire were conducted with approximately 10 participants. Data analysis was followed by an iterative and hermeneutic emergence coding process. By centering human rights-based practices on the lived experiences of people living with mental health problems who encountered coercion, this study highlighted the contributing and limiting factors to the recognition of human rights in nursing practices. This study also promoted the development of nursing knowledge and practices that can significantly contribute to an individual’s recovery process.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,020
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical and Nursing ResearchMême sujetHealthcare Decision-Making and RestraintsTravaux en français237 207