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Enregistrement W3125676766 · doi:10.1017/s0047279420000720

Do Assessment Tools Shape Policy Preferences? Analysing Policy Framing Effects on Older Adults’ Conceptualisation of Autonomy

2021· article· en· W3125676766 sur OpenAlexaffabout
Daniel Dickson, Patrik Marier, Anne-Sophie Dubé

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux CavendishConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyFraming (construction)Long-term carePublic relationsIndependence (probability theory)PsychologyService (business)Political sciencePublic economicsSocial psychologyBusinessEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of autonomy is essential in the practice and study of gerontology and in long-term care policies. For older adults with expanding care needs, scores from tightly specified assessment instruments, which aim to measure the autonomy of service users, usually determine access to social services. These instruments emphasise functional independence in the performance of activities of daily living. In an effort to broaden the understanding of autonomy into needs assessment practice, the province of Québec (Canada) added social and relational elements into the assessment tool. In the wake of these changes, this article studies the interaction between the use of assessment instruments and the extent to which they alter how older adults define their autonomy as service users. This matters since the conceptualisation of autonomy shapes the formulation of long-term care policy problems, influencing both the demand and supply of services and the types of services that ought to be prioritised by governments. Relying on focus groups, this study shows that the functional autonomy frame dominates problem definitions, while social/relational framings are marginal. This reflects the more authoritative weight of functional autonomy within the assessment tool and contributes to the biomedicalisation of aging.

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)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,277
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,277
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,397 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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