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Record W2082487960 · doi:10.1017/s0714980814000191

Uncovering the Meaning of Home Care Using an Arts-Based and Qualitative Approach

2014· article· fr· W2082487960 on OpenAlexaffabout
Kimberly D. Fraser, Mandy M. Archibald, C Nissen

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicGeriatric Care and Nursing Homes
Canadian institutionsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsMeaning (existential)The artsQualitative researchSociologyAestheticsEpistemologyVisual artsArtSocial sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Le besoin de soins à domicile s'accroît au Canada, mais on sait peu de l'expérience de soins à domicile de clients et de leurs familles. Découvrir le sens de l'expérience de soins à domicile est une étape importante vers le développement de la compréhension et la sensibilisation du public. Nous avons exploré les expériences de soins à domicile en utilisant des méthodes axées sur les arts et des entretiens individuels avec 11 participants (un client et 10 aidants naturels). Les participants ont débattu les nombreuses façons de soins à domicile et de la famille et comment ceux-ci ont affecté leur vie, comment ils ont fait face à ces effets, leurs expériences dans les hôpitaux ou les résidences-services, et les aspects de l'expérience de soins à domicile qu'ils aimaient ou n'aimaient pas. Les participants ont convenu que les soins à domicile ont facilité une meilleure qualité de vie pour les familles et les clients, bien qu'ils reconnaissent certains défis avec eux. Les résultats artistiques produites par les participants ont facilité le dialogue de l'entrevue et ont favorisé la compréhension des thèmes clés de la recherche par l'équipe.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.961
Threshold uncertainty score0.103

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0090.021
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0020.007
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations11
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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