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Enregistrement W3088994392 · doi:10.1017/s0714980820000318

Social Participation in Long-term Residential Care: Case Studies from Canada, Norway, and Germany

2020· article· en· W3088994392 sur OpenAlexaffabout
Ruth Lowndes, James Struthers, Gudmund Ågotnes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensTrent UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingFlexibility (engineering)Multidisciplinary approachEveryday lifeWork (physics)Long-term carePublic relationsNursingQuality of life (healthcare)EthnographyPsychologySociologyBusinessPolitical scienceMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meaningful social engagement in everyday activities can enhance resident quality of life in nursing homes. In this article, we draw on data collected in a multidisciplinary, international study exploring promising practices in long-term care homes across Canada, Norway, and Germany, to investigate conditions that either allow for or create barriers to residents' social participation. Within a feminist political economy framework using a team-based rapid ethnography approach, observations and in-depth interviews were conducted with management, staff, volunteers, students, families, and residents. We argue that the conditions of work are the conditions of care. Such conditions as care home location, building layout, staffing levels, and work organization, as well as governing regulations, influence if and how residents can and do engage in meaningful everyday social life in/outside the nursing home. The presence of promising conditions that facilitate resident social participation, particularly those promoting flexibility and choice for residents, directly impacts their overall health and well-being.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0180,009
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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