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Enregistrement W4416002497 · doi:10.5465/amproc.2025.22468symposium

Integrating Story Telling, Research, and Practice: Advancing Health Equity, Advocacy, and Wellbeing

2025· article· en· W4416002497 sur OpenAlexaff
Chinue Uecker, Ren Lovegood, Victoria A. Parker, Alexander R Peever, Anthony Passino

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityNarrativeWorkforceHealth equityStorytellingAutoethnographyEquity (law)Health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This panel symposium examines how integrating lived experiences and personal narratives into research can advance health equity and workforce well-being in the post-COVID era. The discussion explores three key themes: the transformation of labor markets through remote work and its impact on health equity, the methodological significance of autoethnography and storytelling in organizational research, and the role of reflexivity in maintaining research rigor when incorporating personal experiences. Drawing on recent literature and empirical evidence, the panel highlights how narrative approaches can bridge the gap between academic inquiry and practical policy implementation, particularly in addressing systemic health disparities and workplace inequities. The symposium emphasizes the crucial role of advocacy in research. It demonstrates how personal narratives can contribute to achieving the United Nations Sustainable Development Goals through more inclusive and equitable policies.

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)0,045
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,024
Communication savante0,0250,020
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,487
Tête enseignante GPT0,671
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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