Long-Term Residential Care Worker Mental Health: The Power of Public Recognition During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Context: Facing unprecedented barriers to providing adequate care, along with a lack of recognition from the public, long-term residential care (LTRC) workers were at risk for mental health concerns, particularly moral distress, during the COVID-19 pandemic. Objective and Methods: This analysis of 30 interviews with LTRC workers aimed to describe how workers were affected by the public during the COVID-19 pandemic. Guided by recognition theory, our thematic analysis identified patterned meanings of worker experiences with the interface between LTRC facilities and the public. Findings: LTRC workers’ interactions with the public often reflected a lack of recognition for workers, as workers, and their workplaces, were publicly criticised while attempting to manage new and difficult responsibilities to members of the public. Yet, instances of recognition from the public had the potential to support workers’ self-confidence, self-respect and self-esteem. LTRC workers’ experiences pointed to a need for better understanding from members of the public as part of alleviating their stress. Limitations: The interviews were not originally conducted to examine the specific research question of this analysis, and we do not imply a diagnosis of participants’ mental health. The findings may be limited by self-selection bias. Implications: This study highlights the importance of having workers’ stories shared as part of increasing public awareness of their experiences and reducing the public’s negative perceptions of their work.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».