Bev Said “No”: Learning From Nursing Home Residents About Care Politics in Our Aging Society
Notice bibliographique
Résumé
How do nursing home residents decide when, whether, or how to respond to their own and others' care needs when the need to do is constant? What can we learn from them about care politics in our aging society? Drawing on ethnographic research conducted in three long-term residential care homes in Ontario Canada, this article weaves approaches from the arts, humanities, and interpretive sociology to respond to these questions. Contextualizing nursing home residents' stories of care within broader sociocultural and political contexts, I consider how they develop critical and creative insights, not only about direct care or nursing home life but about moral, philosophical, and culturally significant questions relevant to care provision. As political actors engaged in a "politics of responsibility," they put work into navigating, negotiating, and making sense of their own and others' care needs in under-resourced contexts and in relation to circulating narratives about care, aging, and disability. Exposed to constant demands to care for others, residents' stories highlight the importance of expanding cultural narratives to embrace embodied differences or care needs, to help people to talk about their own needs or limits, and to organize care as a shared, collective responsibility.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,037 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».