”Jag vill, men det är svårt” - En kvalitativ studie om biståndshandläggares arbete med att tillgodose äldres psykiska behov
Bibliographic record
Abstract
Syftet med vår studie har varit att undersöka hur biståndshandläggare inom äldreomsorgen arbetar med äldres psykiska ohälsa samt hur biståndshandläggare kan tillgodose äldres psykiska behov. Vi har genomfört en kvalitativ studie där vi intervjuat fyra biståndshandläggare och två metodutvecklare. Resultatet av vårt insamlade material valde vi att analysera med hjälp av ålderism och rollteorin. Vi gjorde även en jämförelseanalys där vi gjorde jämförelser dels inom materialet men även jämförelser med tidigare forskning samt litteratur. Vår studie visar att biståndshandläggare arbetar med äldres psykiska ohälsa på olika sätt beroende på hur långt de väljer att dra sitt handlingsutrymme. Det finns olika uppfattningar om hur nära biståndshandläggaren kan gå i relationen till den äldre och det finns olika uppfattningar mellan metodutvecklarna och biståndhandläggarna till hur stor del handläggarna kan tillgodose äldres psykiska behov. Det framkommer även att biståndshandläggare uppmärksammar äldres psykiska ohälsa men att de saknar de verktyg och resurser som behövs för att tillgodose dessa behov.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".