Whom Do I Trust to Represent Me? Long-Term Care Resident and Family Perspectives on Legitimate Representation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Public engagement in long-term care policy making in Canada has primarily focused on "intermediary agents" who speak on behalf of long-term care (LTC) residents and their family caregivers. Yet the legitimacy of these intermediaries, as perceived by those they represent, has gone largely unexplored. This study examines LTC resident and family perspectives on who can legitimately represent them in LTC policy making. Methodology: We used an interpretive description design, drawing on semi-structured interviews with LTC residents and family caregivers in Ontario, Canada. Data were analyzed using inductive thematic analysis. Results: Eighteen interviews were conducted with 19 participants. Three key characteristics of legitimate representatives were identified: (1) willingness to act in the best interests of residents and families, (2) having the necessary skills and capacity to participate in LTC policy making and (3) engaging directly with residents and families. Conclusion: Governments and civil society organizations seeking to establish and maintain legitimacy in the eyes of LTC residents and family members can pursue this goal by supporting intermediaries who mirror the identities or experiences of those they represent, who are dedicated to serving their interests and who routinely and directly engage with them to understand the realities of LTC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».