Personalisation and Austerity in the Crosshairs: Government Perspectives on the Remaking of Adult Social Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Personalisation has now become centre-stage in adult social care and continues to have an enduring level of political commitment and on-going appeal for many disabled people. And yet its roll-out has taken place during a time of austerity where central governments in many neo-liberal countries are re-imagining (read: shrinking) their role in social care provision. This paper reports on findings from an empirical study of relevant government officials from different countries which have advanced personalisation: Canada, England and the US. It reports on their views on personalisation and the remaking of adult social care, and managing expectations for change. Despite the relative success of personalisation, the findings reveal a tempered, cautious account, with respondents aware of the pitfalls and risks inherent in self-led support, government limitations in changing systems and an end to the primary involvement by the state in the creation of a social care market. With this in mind, the study's findings make a strong case for forms of ‘progressive localism’, as imagined by Featherstoneet al. (2012), in galvanising local community resources alongside more radical politics in order to make self-led support achieve its desired outcomes on the ground.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».