Who is Looking After Mom and Dad? Unregulated Workers in Canadian Long-Term Care Homes
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les personnes âgées recevant soins de longue durée ou soins infirmiers résidentiels ont des besoins de plus en plus complexes, y compris exhibitant plus de la démence que dans le passé, mais on ne connait que peu en ce qui concerne la population non réglementée qui fournit leurs soins. Nous avons interrogé 1 381 aides dans un échantillon représentatif de 30 maisons de soins infirmiers en milieu urbain dans les trois provinces des Prairies canadiennes afin de signaler des caractéristiques démographiques, la santé et le bien-être, et des caractéristiques liées au travail. Plus de 50 pour cent des répondants ne sont pas nés au Canada et ne parlaient pas l'anglais comme leur première langue. Ils ont signalé des niveaux d'épuisement modérément élevés et un sentiment fort de la valeur de leur travail. Peu de répondants ont déclaré avoir participé à des séances de formation. Cette main d'oeuvre composée de fournisseurs de soins directs est mal comprise, leur formation et les normes pour l'emploi sont limitées, et la formation varie considérablement d'une province à l'autre. Les caractéristiques du lieu de travail qui touchent aux aidants reflètent des facteurs qui favorisent l'épuisement professionnel dans les professions connexes de la santé, avec des implications pour la qualité des soins, pour la santé du personnel et pour leur rétention.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".