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Enregistrement W4395077222 · doi:10.1007/s12062-024-09448-7

Contextual Action Theory in Nursing Home Settings: A Conceptual Framework for Considering the Active Role of Residents

2024· article· en· W4395077222 sur OpenAlexafffund
Charlotte Jensen, Stephanie Chamberlain, Sheila K. Marshall, Richard A. Young, Matthias Hoben, Andrea Gruneir

Notice bibliographique

RevueJournal of Population Ageing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPersonhoodConceptual frameworkPerspective (graphical)RationalityAction (physics)CitizenshipNursing homesPsychologyAction researchCognitionNursingSociologyGerontologySocial psychologyMedicineEpistemologyPolitical scienceSocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing home (NH) residents are often considered passive recipients of care with a limited role in shaping their experience. This perspective is often reproduced in NH research, which restricts resident participation, thereby upholding ageist views that cause discrimination of older adults living in NH settings. In this article, we propose using Contextual Action Theory (CAT) as a conceptual framework for exploring NH experiences in a way that incorporates the active role of residents. CAT supports the active role of NH residents by emphasizing the capabilities of human beings to form preferences and act on those preferences, without assumptions of rationality. The emphasis on human action allows researchers to consider NH experiences as co-constructed between residents, care providers, and family members, which means placing an emphasis on the actions and goals of NH residents, no matter their cognitive or physical impairments. CAT also supports personhood and social citizenship concerns in NH research, by acknowledging the differing preferences and thereby differing experiences of NH care by individual residents. We argue that CAT should be considered a useful framework for putting residents in the center of NH research.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,038
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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