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Enregistrement W1899819662 · doi:10.3233/wor-2012-0127-1

New working conditions and consequences on activity of home healthcare workers

2012· article· en· W1899819662 sur OpenAlexaff
Corinne van de Weerdt, René Baratta

Notice bibliographique

RevueWork · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careJob satisfactionWork (physics)Coping (psychology)Occupational stressHealthcare serviceOccupational safety and healthEmotional laborNursingVariety (cybernetics)BusinessCare workPreferencePsychologyMedicineSocial psychologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Home healthcare is steadily growing in Europe. There are a number of reasons for this development: aging population, rising hospital costs, preference to stay in one's own home. Nevertheless, it has been known that home healthcare workers are frequently exposed to a variety of potentially serious occupational hazards. Furthermore, emotional labor is frequently high in this profession. This paper describes an ergonomic study conducted at a home healthcare service. The research focuses on analyzing working conditions of home healthcare aides and nurses, as well as the impacts of their work in terms of job satisfaction, well-being, emotions at work, relationships with the others and occupational stress. The study show that employee strategies are specifically centered around preserving the relationship between patients and workers and coping with the job demands. This paper also shows that home healthcare workers express emotions and conceal them from others. Finally, recommendations discussed with the manager and workers to improve working conditions in this sector led to practical proposals: for example, implementing certain equipment items better suited to difficult care, encouraging assistance between healthcare workers when operations require this through adequate organizational measures, extending work emotion-focused discussion groups with management involvement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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