HOW WELL DO INSTITUTIONALIZED ASSUMPTIONS ABOUT UNPAID CAREGIVERS MATCH THE EXPERIENCES OF HOME CARE CLIENTS?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite efforts to acknowledge diversity among unpaid caregivers, research, advocacy, practice and policy tends to be based in, and to reproduce, normative expectations and assumptions about who provides unpaid care and what this support looks like. The objective of this analysis is to generate unique insights into unpaid caregiving by exploring the situations of older adults receiving publicly funded home care and their experiences of accessing unpaid support. The analysis draws on case study interviews with twelve home care clients, their unpaid caregiver, home care aide and case coordinator, conducted at three points in time, before and after the Covid-19 pandemic (129 interviews). Analysis indicated only one participant had access to a caregiver that aligned with normative conceptualizations. Rather, situations arose in which: a) family members grappled with physical or mental health challenges limiting their participation in care (sometimes meaning the client is themselves a caregiver, or the caregiver is also receiving home care services); b) caregivers facing burnout sought to delimit their participation in care; c) family members’ participation was limited by older adults’ reluctance to accept their help; d) caregivers were largely unavailable, unreliable, or peripheral; or e) client’s unpaid support networks were diffuse without a clearly identifiable ‘caregiver.’ Findings are used to nuance and problematize normative assumptions about caregivers. Discussion highlights the need for research, policy and programs related to unpaid caregiving to better reflect the lived realities of unpaid support for older adults and often overlooked sources of diversity in caregiver circumstances and roles.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».