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Enregistrement W2306114810 · doi:10.1093/bjsw/bcw013

Coercive Care: Control and Coercion in the Restructured Care Workplace

2016· article· en· W2306114810 sur OpenAlexfundaboutno aff
Donna Baines, Diane van den Broek

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCoercion (linguistics)PsychologyControl (management)NursingSocial psychologyMedicineEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article re-analyses 105 interviews from four qualitative research studies of different kinds of care workers in Canada and Australia, in light of deepening workplace rationalisation and austerity. The sample included: two studies of voluntary sector social service and social workers—one study of nineteen and one of twenty social workers, twenty-two telenurses and forty-four nursing home care workers. Themes that emerged from the data included: restructured and rationalised workplaces, managerialism, reshaped practice, unintended neglect and control of service users, coercion of workers and resistance strategies. Significant similarities were apparent across these similar and yet different care workers, suggesting a strong convergence of working conditions and the policies shaping them. The article used Labour Process Theory and returned to state theory debates in order to re-assess how rationalised care workplaces shape relations between care workers and the individuals they care for. The article contributes to state theory by suggesting a control-coercion care continuum and to Labour Process Theory by suggesting three kinds of workplace control/coercion: control through compliance, cutbacks coercion and contextual coercion. The findings draw attention to deep tensions within increasingly managerialised, austere state-run and state-funded care services in which control and coercion intermingle with resistance and care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,047
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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