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Enregistrement W4383220032 · doi:10.7202/1100663ar

PROBLÉMATIQUE D’ACCUMULATION CHEZ LES PERSONNES ÂGÉES : UNE ÉTUDE QUALITATIVE DES INTERACTIONS ENTRE LES PERSONNES ACCUMULATRICES, LES PERSONNES PROCHES AIDANTES ET LES AUTRES ACTEURS IMPLIQUÉS

2023· article· fr· W4383220032 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Annik Moreau, Bernadette Dallaire

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les données épidémiologiques citées dans le Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (American Psychiatric Association [APA], 2013) estiment la prévalence de la syllogomanie dans une fourchette de 2 % à 6 % des populations générales des pays occidentaux, la proportion étant plus importante chez les personnes âgées de 55 ans et plus. La réponse aux besoins des personnes âgées aux prises avec cette problématique repose généralement sur le soutien des familles et des proches, qui doivent composer avec les difficultés de la personne âgée concernée à se départir de ses biens et à son refus de recevoir du soutien. Notre étude vise à mieux comprendre comment les personnes proches aidantes (PPA) se coordonnent avec les personnes accumulatrices et avec les autres acteurs impliqués, et comment cela affecte leurs interactions. Nous avons réalisé des entretiens semi-dirigés avec onze PPA et huit intervenantes sociales de la région de Québec; le matériel recueilli a été soumis à une analyse thématique des contenus. Nos résultats suggèrent que la problématique d’accumulation fait l’objet de négociations au sein de la dyade aidant(e)-aidé(e), ainsi que dans les interactions avec les autres intervenant(e)s impliqués. On y constate aussi que les professionnel(le)s en travail social ont parfois à jouer le rôle de médiateurs ou de médiatrices et à assurer le respect des droits des différents acteurs en permettant des ajustements dans les interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0100,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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