L'expérience d'accompagnement au sein des organismes à but non lucratif des personnes aînées en situation de maltraitance
Notice bibliographique
Résumé
La maltraitance envers les personnes aînées est un problème social qui touche près d’une personne aînée sur six dans le monde (Yon, Mikton, Gassoumis et Wilber, 2017). Des intervenants de diverses disciplines et des organisations agissent de façon multisectorielle dans la lutte contre la maltraitance envers les personnes aînées en posant des actions de prévention, de repérage et d’accompagnement. De ces organisations, les organismes à but non lucratif (OBNL) et les intervenants et les bénévoles qui y oeuvrent jouent un rôle clé dans l’accompagnement des personnes aînées maltraitées (Gouvernement du Québec, 2016). Cette étude s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche menée par la Chaire de recherche sur la maltraitance envers les personnes aînées qui porte sur l’action bénévole dans la lutte contre la maltraitance matérielle et financière envers les personnes aînées. De nature exploratoire et privilégiant une approche qualitative, cette étude a pour but de saisir l’expérience des personnes aînées accompagnées par un bénévole ou par un intervenant d’un OBNL pour une situation de maltraitance. Des entrevues individuelles semi-dirigées auprès de 11 personnes aînées ayant été accompagnées par un bénévole ou un intervenant d’un OBNL pour une situation de maltraitance ont été menées. Prenant appui sur le cadre théorique de la sociologie de l’expérience de Dubet (1994, 2007), une analyse thématique (Paillé et Mucchielli, 2012), suivie d’une analyse typologique (Schnapper, 2005, 2012) a permis de proposer un modèle théorique qui expose la manière dont s’articule l’expérience d’accompagnement dans les OBNL des personnes aînées maltraitées. Deux variables influencent leur expérience d’accompagnement, soit la manière dont elles ont intériorisé le fait de recourir à de l’aide et la façon dont elles ont vécu les interactions avec les bénévoles et les intervenants d’OBNL. Quatre types distincts d’expérience d’accompagnement se dégagent : l’accompagnement-bénéfique, l’accompagnementpositif, l’accompagnement-menaçant et l’accompagnement-discontinu.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».