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Record W2040001787 · doi:10.3917/gs.107.0131

Organisation du travail et développement de stratégies protectrices : cas d'auxiliaires sociales et familiales de services publics de maintien à domicile

2003· article· fr· W2040001787 on OpenAlexaboutno aff
Isabelle Gagnon, Hélène David, Esther Cloutier, François Ouellet, Élise Ledoux, Madeleine Bourdouxhe, Catherine Teiger

Bibliographic record

VenueGérontologie et société · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auxiliaires familiales et sociales (AFS), qui constituent l’un des groupes professionnels les plus importants des services de soutien à domicile du secteur public de la santé au Québec, sont relativement âgées et à risque de lésions professionnelles. Ceci est d’autant plus préoccupant que la réorganisation récente du réseau de la santé a contribué à une transformation du métier d’AFS (équivalent à celui d’aide-soignante) ainsi qu’à une intensification du travail. Le travail des AFS est caractérisé par une grande diversité et variabilité, ce qui est souvent le cas dans les activités de services où l’usager coopère à l’activité. L’étude en cours a révélé que les AFS développent plusieurs types de stratégies protectrices de travail en réponse à cette variabilité, afin de préserver leur santé. Les premières analyses laissent en effet présager la présence d’usure physique et psychologique chez ces personnels. Le contraste entre deux services de soutien à domicile montre que l’organisation du travail joue un rôle majeur dans le développement de stratégies protectrices de travail par ces personnels, en soutenant ou non leur élaboration, leur utilisation et leur transmission.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.305
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.076
GPT teacher head0.371
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations13
Published2003
Admission routes1
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