Caring for the caregiver: Why policy must shift from addressing needs to enabling caregivers to flourish
Notice bibliographique
Résumé
Policies supporting caregivers ("caregiver policies") are limited in the extent to which they meet the needs of those who care for others. Where policies do exist, they focus on relieving the burdens associated with caring or the needs of the person they care for, rather than consider the holistic needs of the caregiver that would enable them to flourish. We argue that the established approach to caregiver policies reflects a policy failure, requiring a reassessment of current practice related to caregiver support. Often, caregiver policies target the care recipient rather than the caregiver's needs. Through a consultative exercise, we identified five areas of need that existing caregiver policies touch upon. Yet current approaches remain piecemeal and inadequate in a global context. Caregiver policies should not just relieve burden to the extent that caregivers can continue in the role, but they should support caregivers to flourish, and future work may benefit from drawing on related frameworks from positive psychology, such as the PERMA™ model; this is important for both policymakers and researchers.
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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 | 0,060 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,038 |
| Communication savante | 0,017 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».