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Enregistrement W2144690687 · doi:10.1111/j.1365-2524.2007.00804.x

Creating and sustaining disadvantage: the relevance of a social exclusion framework

2008· article· en· W2144690687 sur OpenAlexafffundabout
Amanda Grenier, Nancy Guberman

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityCentre de Santé et de Services Sociaux CavendishCentre de Santé et de Services Sociaux de Chicoutimi
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésSocial exclusionDisadvantageArgument (complex analysis)RationingPublic relationsSociologyRelevance (law)PoliticsPublic economicsPolitical scienceEconomic growthMedicineEconomicsHealth careLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, public home-care services for elderly people have been subject to increased rationing and changes in resource allocation. We argue that a social exclusion framework can be used to explain the impacts of current policy priorities and organisational practices. In this paper, we use the framework of social exclusion to highlight the disadvantages experienced by elderly people, particularly those who cannot afford to supplement public care with private services. We illustrate our argument by drawing on examples from previous studies with persons giving and receiving care in the province of Québec. Our focus is on seven forms of exclusion: symbolic, identity, socio-political, institutional, economic, exclusion from meaningful relations, and territorial exclusion. These illustrations suggest that policy-makers, practitioners and researchers must address the various ways in which current policy priorities can create and sustain various types of exclusion of elderly people. They also highlight the need to reconsider the current decisions made regarding the allocation of services for elderly people.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0200,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeQualitatif
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

Citations55
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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