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Enregistrement W7072129620

Utilizing feminist theories when working with older adults in acute care: social workers' perspectives

2018· article· en· W7072129620 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArca (British Columbia Electronic Library Network) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of the Fraser Valley
Mots-clésFeminist theoryPower (physics)Social theoryPsychological resilienceGrounded theoryOrder (exchange)Social workFeminism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social workers frequently engage with older adult patients when working in an acute care\nhospital setting. In order to be effective in their work, each social worker must be informed by\nand utilize one or more theoretical frameworks in their practice with each patient. One of the\ntheoretical frameworks that can be used when working with older adult patients is feminist social\nwork theory. Utilizing both a feminist and a post-modernist lens, this study looks at how feminist\nsocial work theory is applied when working with older adult patients in acute care. In order to do\nso, five acute care social workers who utilized feminist theory in their practice were interviewed\nin order to gain their perspectives on when they apply feminist theory and how they find it\nbeneficial for their patients. Themes that were developed from the interviews include:\nquestioning society-created presumptions due to one’s gender and age, understanding the\nnegative effect of the power imbalances between the patient and other involved parties, and\nencouraging both patient and social worker resilience to oppression. The themes that emerged\nfrom the interviews demonstrate how these social workers believe feminist theory is best utilized\nin their practice and when it has been found to be most effective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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