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Enregistrement W6967089380 · doi:10.5281/zenodo.10157422

Motives and Motivations for Peer Mentors of Caregivers with Children who have Fetal Alcohol Spectrum Disorder

2023· other· en· W6967089380 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPerceptionTelephone interviewPeer mentoringFetal Alcohol Spectrum DisorderPeer groupInterpersonal relationshipFocus groupSelf-disclosure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fetal alcohol spectrum disorder (FASD) refers to a spectrum of neurodevelopmental conditions that significantly impact an individual's physical appearance, learning, and behaviour. A consistent caregiver and home life are known to reduce the occurrence or severity of adverse outcomes. Peer mentors can be important sources of support to caregivers with children who have FASD. The purpose of this study was to identify the motives1 and motivations2 of peer mentors to caregivers of children and youth with FASD. Ten mentors with lived experience raising a dependent with FASD participated in in-person or telephone interviews that included the focal question: "Why do you want to be a peer mentor?" Responses were analyzed with a qualitative content analysis procedure. Four themes were generated from the responses. Mentors wanted to provide emotional support as a means of improving mentee wellbeing through therapeutic means and relationship development. They wanted to share lived experience as a means of educating mentees through the provision of personal knowledge, strategies, and skills. Mentors also chose to become involved for personal or mutual benefit, including fulfilling a call to give back or for personal growth and development. Finally, mentors participated to alter the perceptions and expectations held by mentees regarding caring for a child with FASD by sharing personal values and opinion statements. The themes were compared and contrasted with existing literature.

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)0,015
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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