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Enregistrement W6959583839 · doi:10.11575/prism/42566

Toward Better Policy: A Study of Healthcare Aides' Well-being and Working Conditions in Alberta's Long-Term Care Sector

2023· other· en· W6959583839 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingWork (physics)Health careQualitative researchDiversity (politics)Inclusion (mineral)Compensation (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the backdrop of Alberta's Long-Term Care (LTC) sector, Health Care Aides (HCAs) play a pivotal role, often facing multifaceted challenges. This research provided a comprehensive understanding of these challenges by reviewing a combination of academic journals and grey literature. The methodology integrates qualitative and quantitative findings to provide a holistic view. Two dominant categories of challenges emerged: work environment challenges and relational processes. Regarding the work environment, HCAs grapple with staffing shortages, substantial workloads, financial strains, and compensation disparities. Meanwhile, relational processes reveal issues in resident-staff interactions and underscore systemic inequities and workplace discrimination. These challenges are further magnified by occupational marginalization and the intricate dynamics of workplace relationships. Drawing from these insights, this research proposed policy recommendations. For structural challenges, the research suggested standardizing care parameters and enhancing workers' rights to improve job security and working conditions. To address relational issues, recommendations include implementing strategies to improve resident-staff interactions and promoting diversity and inclusion using data-driven decision-making. In conclusion, the study underscores the importance of recognizing and integrating the perspectives of HCAs to address structural and relational challenges, intending to optimize the LTC sector in Alberta.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,247 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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