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Enregistrement W4403341051 · doi:10.1017/s0144686x24000448

Love, support and structural holes: Māori whānau carer experiences in collective family care systems

2024· article· en· W4403341051 sur OpenAlexaff
Mary Simpson, Kirstie McAllum, Stéphanie Fox, Christine Unson, Te Oha Hancock

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingPsychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the population of Aotearoa New Zealand ages, informal family carers will play an increasingly important role in caring for older adults at home. Multi-generational living arrangements are a growing trend, particularly among Māori communities, where caring for older relatives within the family home is widespread. This article uses in-depth, semi-structured interviews with Māori whānau (extended family members) caring for kaumātua (older family members) at home to explore how carers experienced care coordination in the broader care collective. The findings centred on three interconnected factors that described the collective organisation of care: (1) whānau care as normal; (2) whānau care as collective coordination; and (3) whānau carer knowledge and needs as unseen. The findings show that although whānau care of kaumātua is highly valued, ‘structural holes’ within care systems contribute to challenges in care coordination. Despite extensive whānau support for kaumātua, primary carers often felt that their knowledge, preferences and self-care needs remained unseen and not translatable to those outside the everyday care situation. Rather than assuming an artificial binary difference between ‘collective’ and ‘individually oriented’ care contexts and cultures, analysing the cultural norms surrounding whānau care-giving confirms that collective care system members face similar and different challenges to carers with smaller caring capacities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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
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Résumé présentoui

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