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Enregistrement W7023802962

Practicing the Public Good Exploring Ethical Issues in Public Health Practice

2012· dissertation· en· W7023802962 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionArticular cartilage damageGestational periodHyporeflexiaDiafiltrationPretext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Everyday ethics refers to the issues and decision-making practitioners are routinely faced with in their daily work. A quantitative, descriptive study examined everyday ethical issues in public health practice. The theoretical framework was based on Jameton's (1984) concepts of moral uncertainty, moral dilemma and moral distress in nursing. Moral distress may have negative consequences that ultimately lead to job dissatisfaction and leaving the profession. This phenomenon has been studied extensively in clinical practice, but comparatively little in public health practice. A questionnaire was administered to employees at the Thunder Bay District Health Unit (TBDHU) in Thunder Bay, Ontario, Canada. This instrument included an extensively-modified moral
\ndistress scale (MDS) (Corley, Elswick, Gorman & Clor, 2001) supplemented by questions about demographics, ethics capacity and personal reflection. Altogether, moral problems were reported at low mean frequencies and intensities. Generally, front line providers and managers and supervisors experienced moral problems at higher levels than the sample average. Furthermore, education, membership in a professional association and job experience had a statistically-significant impact on moral problems. Finally, themes of recent moral or ethical dilemmas included: relationships; different interests/perspectives; fairness; knowledge sharing; and personal issues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,179 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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