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Enregistrement W4411169572 · doi:10.15453/3067-3674.1128

It takes a village to raise a grandchild: Developing communities of support for grand-families on PEI, Canada

2024· article· en· W4411169572 sur OpenAlexaffabout
Christina Murray, Laura Bain, Nora Spinks, Donald H. Avery

Notice bibliographique

RevueGrandFamilies The Contemporary Journal of Research Practice and Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrandchildGrandparentGeographyGenealogyPsychologyHistoryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this practice brief, we outline our research focused on grandparents raising grandchildren in Prince Edward Island (PEI), Canada. Specifically, we highlight a series of collaborative community workshops implemented as part of our research project. Using a participatory action research approach, we worked with grandparents raising grandchildren to co-design and implement the workshops, which we titled It Takes a Village to Raise a Grandchild. These workshops brought together grandparents raising grandchildren and key community members, including clergy, educators, healthcare providers, politicians, social services, child services, and researchers. The goal of these workshops was to build awareness and increase understanding of the issues facing grand-families and to increase cross-collaboration between sectors to optimize grand-family well-being. Central to the workshops was an opportunity to highlight the lived experience of being a grandparent raising grandchildren with a particular focus on resilience needed to lead a grand-family. These workshops provided a catalyst for interdisciplinary sharing and spurred the development of new partnerships and the creation of supportive networks.

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)0,002
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0250,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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