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Enregistrement W3165421531 · doi:10.1017/s071498082100012x

Long-Term Care Facility Workers’ Perceptions of the Impact of Subcontracting on their Conditions of Work and the Quality of Care: A Qualitative Study in British Columbia, Canada

2021· article· en· W3165421531 sur OpenAlexafffundabout
Albert Banerjee, Margaret J. McGregor, Sage Ponder, Andrew Longhurst

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteSt. Thomas University
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésWorkloadFlexibility (engineering)Work (physics)BusinessQuality (philosophy)Qualitative researchPerspective (graphical)Long-term careNursingLabour economicsMedicineEconomicsManagementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subcontracting long-term care (LTC), whereby facilities contracted with third party agencies to provide care to residents, became widespread in British Columbia after 2002. This qualitative study aimed to understand the impact of subcontracting from the perspective of care workers. We interviewed 11 care workers employed in subcontracted facilities to explore their perceptions of caring and working under these conditions. Our overarching finding was one of loss. Care workers lost wages, benefits, security, and voice. Their working conditions worsened, with workload and turnover increasing, resulting in a loss of experienced staff and a loss of time to provide care. These findings call into question the promises of quality and flexibility that legitimated policies permitting subcontracting, while adding to the mounting evidence that subcontracting LTC harms both workers and residents.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,010
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
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 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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