Making a Better Living from Caregiving: Comparing Strategies to Improve Wages for Care Providers*
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs stratégies ont été utilisées implicitement ou explicitement afin d'améliorer le taux de rémunération des prestataires de soins, pour la plupart des femmes. Ces tactiques comprennent: élever les titres de compétences requis pour exercer la profession; organiser et syndicaliser; exiger la parité salariale; solliciter du financement public pour leurs services. Alors que plusieurs chercheurs ont étudié le processus et les effets de ces stratégies sur les sciences infirmieres, très peu d'études semblables ont été réalisées auprès d'autres prestataires. Dans cet article, les auteures ont entrepris l'examen comparatif de l'efficacité des quatre stratégìes énumérées ci‐dessus pour atteindre les taux de rémunération appropriés en sciences infirmières, dans la profession de sage‐femme et en puèriculture. Several strategies have been employed either implicitly or explicitly to improve the remuneration levels of largely female care providers; these tactics include increasing entry‐to‐practice credentials; organizing and unionizing; seeking pay equity considerations; and seeking public funding for their services. While many scholars have investigated the process and effects of these strategies for nursing, there has been very little similar research conducted concerning other care providers. In this paper, we undertake a comparative examination of the effectiveness of the four aforementioned strategies in achieving appropriate levels of remuneration within nursing, midwifery and child care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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