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Enregistrement W4402503002 · doi:10.55016/ojs/jah.v2017y2017.53305

Deconstructing the Phenomenon of Apology

2017· article· en· W4402503002 sur OpenAlexaffvenueabout
Amie Cameal Liddle

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Hermeneutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenonEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within Alberta Health Services, the Alberta Provincial Patient Relations Department employs Patient Relations Consultants (PRCs) to assist unsatisfied patients, investigate healthcare related concerns, and facilitate resolution. The patients, who are referred to as complainants, interpret their experience and come forward with their complaint; the PRC is responsible to then interpret the complaint and take it forward for redress. In doing so, offering complainants an apology is unavoidable. Patient relations is an interpretive practice, however, and there are shortcomings when apology is inserted into the conversation. In this article, I deconstruct apology from a patient relations perspective. I draw upon concepts in Richard Kearney’s Strangers, Gods and Monsters (2003), as well as the work of Hans-Georg Gadamer and Jacques Derrida, to present an interpretive account of how the hospital is a host to strangers, and to patients. Following an unsatisfactory experience or adverse event, the patients become complainants, or monsters. The PRCs, who are also considered hosts, receive the monsters at their door and, in turn, they can become hostages to the monsters. In attempting to achieve “otherness” with the “monsters,” the phenomenon of apology is examined.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,340

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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