De zéro à héros : la reconnaissance du travail ingrat et l’importance d’une gestion éthique des soins dans les centres d’hébergement et de soins de longue durée
Notice bibliographique
Résumé
Au cours de la première vague pandémique au printemps 2020, la société québécoise a assisté, incrédule, à une dégradation accélérée des soins dans les CHSLD (centres d’hébergement et de soins de longue durée) et au désarroi des soignants et des aidants face à cette situation. Souvent stigmatisé socialement et qualifié dans la littérature comme un travail ingrat (dirty work), le rôle tenu par les préposés aux bénéficiaires auprès de personnes âgées fragilisées des CHSLD n’aura jamais été vu comme aussi essentiel et vital. Devant les difficultés rencontrées dans la revalorisation du personnel accomplissant un travail ingrat dans ce contexte de crise, force est de constater le manque de modèle à suivre pour gérer éthiquement ces ressources humaines ; la recherche en ce domaine étant relativement sous-développée. Par ailleurs, la recherche en gestion des crises montre que les décideurs eux-mêmes manquent à leurs engagements en négligeant leurs responsabilités en amont et en aval des moments de crise. Cet article vise donc à dégager des propositions concrètes pour combler cette double carence éthique et ainsi proposer un modèle axé sur une gestion éthique des soins mettant l’accent sur la gestion des ressources humaines et le développement organisationnel, en amont et en aval des crises.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».