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Enregistrement W3013430944 · doi:10.3917/gs1.161.0037

Proche aidance et conjugalité aux âges avancés : motivations et postures

2020· article· fr· W3013430944 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Van Pevenage, Chloé Dauphinais, Didier Dupont, Valérie Bourgeois-Guérin

Notice bibliographique

RevueGérontologie et société · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCentre de Santé et de Services Sociaux CavendishUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’intéresse aux motifs avancés par des personnes âgées pour expliquer le soin apporté à leur conjoint au Québec. Les expériences de l’aide explorées ici se situent au prisme de la conjugalité et de la prise en charge d’un conjoint nécessitant du soutien au quotidien. Nos analyses visent à approfondir les motifs de l’aide, en les inscrivant dans leurs contextes particuliers dont celui de la relation conjugale. Cela nous apparaît d’autant plus important que les recherches sur la proche aidance se sont principalement concentrées sur les relations filiales. Basés sur l’analyse de 27 entretiens menés auprès de personnes âgées de 65 ans et plus qui offrent un soutien quotidien à leur conjoint malade, les résultats montrent que les motivations des proches aidantes s’inscrivent pour une grande part dans une logique de préservation des continuités conjugales et identitaires. En outre, les participantes présentent, au moment de l’entretien, différentes postures face à leur situation : des personnes assument complètement leur engagement, d’autres se montrent davantage résignées et d’autres encore présentent un profil davantage subi. Ces postures ne peuvent toutefois être appréhendées sans considérer le rôle déterminant des facteurs contextuels que sont le type et la trajectoire de la maladie, l’état de santé physique et psychologique de la proche aidante, ainsi que l’accès, l’organisation et la qualité des services formels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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