Considerations regarding Incorporating a Cash-for-care Program in Ontario's Approach to Care for Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Ontario, like Canada more generally, has an aging population, which will exert further pressures on the approaches to providing care to older persons. Certain of these pressures are outlined, with the aid of population projections. Many developed countries, most of which have aging populations, have adopted various approaches to care provision for older adults, which differ from Ontario’s approach in certain ways. Ariaans et al. (2021) developed a typology based on the approaches used in 25 OECD countries but did not include Canada or Ontario in the analysis. This thesis analyzes the care approach used in Ontario along the dimensions developed by Ariaans et al. (2021) to place it within the typology used by Ariaans et al. (2021). A measure used by Ariaans et al. (2021) is whether a cash-for-care program is included. Ontario’s approach does not incorporate a cash-for-care program, whereas some other countries’ approaches do include a cash-for-care program. A scoping review was performed to identify and report on the benefits and disbenefits of a cash-for-care program, identified in the literature, and five themes were revealed. A form of framework analysis was used for more detailed exploration of the gender engraining aspects of cash-for-care programs. The discussion has special relevance to any proposed intervention, such as introduction of a cash-for-care program, because women play a disproportionately large role as carers, both paid and unpaid, and as care recipients in long-term care homes, and may be adversely affected.
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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 | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».