Intersectionality: Mapping Critical Relations for Quality in Long-Term Care Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intersectionality is a useful method (Lutz, 2015) for interdisciplinary long-term care (LTC) research to advance a more critical understanding of how experiences of quality are shaped by mutually reproducing social divisions, identities and relations of power that shape LTC. This paper discusses insights from the “Mapping Care Relationships” stream of the Seniors – Adding Life to Years (SALTY) project, a pan-Canadian program of research examining clinical, social and policy perspectives on quality in LTC. “Mapping Care Relationships” mapped how promising approaches to care relationships are organized and experienced in LTC. From January 2018-August 2019 our team of nine researchers conducted rapid ethnographies in eight nursing homes, two in each of four provinces across Canada. We purposively observed and interviewed workers from a wide variety of positions and backgrounds, informed by an intersectionality approach. We traced how promising approaches in person-centred dementia care (PCDC) in particular may reify the subordinated status of care workers (some more than others) and reinforce inequities within LTC systems. In multiple LTC homes, front-line care workers described experiencing physical and emotional harm in care relationships with residents which caused them distress. However, consistent with a PCDC approach, the harm was attributed to ‘behaviours’ clinically symptomatic of dementia. In framing power differentials from a medical perspective, PCDC makes it possible to interpret harmful experiences as 'part of the job’ and something workers should know to expect, prevent, avoid, redirect, or ignore. Lutz, H. (2015). Intersectionality as method. DiGeSt. Journal of diversity and gender studies, 2(1-2), 39-44.
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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 | 0,110 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,030 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».