Expérience au travail du personnel des établissements de soins de longue durée lors de la première vague de la pandémie de COVID-19 au Québec
Notice bibliographique
Résumé
La première vague de la pandémie de COVID-19 a été marquée au Québec par le plus lourd bilan au Canada tant en termes du nombre de personnes infectées que de décès. Selon l’INSPQ, 92 % des décès recensés ont touché les personnes âgées de 70 ans et plus. Les établissements de soins de longue durée et autres milieux de vie et de soins dédiés aux aînés ont été frappés de plein fouet. Comment les personnes qui travaillaient alors dans ces milieux ont-elles vécu cet épisode ? À la demande de la Commissaire à la santé et au bien-être, une équipe de recherche du CIRANO a réalisé une enquête auprès de 2365 travailleuses et travailleurs œuvrant dans le milieu. Ces personnes ont témoigné de leur expérience au travail pendant la première vague de la pandémie. On s’est intéressé à leurs perceptions quant aux ressources auxquelles elles ont eu accès — et celles auxquelles elles n'ont pas eu accès — et aux exigences et contraintes auxquelles ils ont dû faire face. On a aussi cherché à mieux comprendre pourquoi plusieurs avaient l’intention de quitter leur emploi. En portant attention à la perspective des travailleuses et travailleurs, l’étude de Carl-Ardy Dubois, Doyen et professeur titulaire à l’École de santé publique de l’Université de Montréal et Chercheur CIRANO, réalisée en collaboration avec Roxane Borges da Silva et Alexandre Prud’homme, nous éclaire sur les diverses situations de fragilité qui ont pu affecter la performance du système de santé dans sa réponse à la pandémie.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».