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Enregistrement W4402932220 · doi:10.1080/08893675.2024.2407501

Poetic scenes of prenatal screening

2024· article· en· W4402932220 sur OpenAlexfundno aff
Emma Cooke

Notice bibliographique

RevueJournal of Poetry Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council Centre of Excellence for Plant Success in Nature and AgricultureDown Syndrome Research Foundation
Mots-clésPoetryPsychologyLiteraturePsychoanalysisMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every day a patient’s pocket becomes 425 dollars lighter for clinicians to guide and provide non-invasive prenatal testing. This research inquires: what are clinicians’ experiences of explaining prenatal screening and delivering genetic syndrome diagnoses? This paper Departs Radically in Academic Writing (DRAW) and presents key findings from qualitative interviews with 12 clinicians in “poetic scenes”, inspired by cultural theorist Lauren Berlant and anthropologist Kathleen Stewart. I describe DRAW, the birth story of a research rationale, and my metaphorical meeting with Berlant and Stewart. Then the poetic scenes begin: we enter doctors’ offices and bump into assumptions; we become a time-poor clinician, labouring in language construction with varying degrees of consciousness; we dissect “risk” – an ambiguous specimen; and we board the wrong train, going to prenatal screening destinations that we don’t like to name. We imagine a world where prenatal screening is built with poetry. We dream of attention to words.

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)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,046
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,008
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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