The Differential Influence of Culture Change Models on Long-Term Care Staff Empowerment and Provision of Individualized Care
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La présente étude vise à déterminer si des différences existent entre les divers modèles de changement de culture (MCC) relativement à la perception du personnel soignant agréé à l’égard de l’accès aux structures d’habilitation et des prestations connues de soins individualisés. Nous avons embauché des employés qui travaillent dans des établissements ayant mis en œuvre les modèles sociaux de soins Eden Alternative, GentleCare ou Facility Specific ou n’ayant pas implanté de MCC. Nous avons effectué des analyses de variance multidimensionnelles de chacun des trois groupes de personnel soignant (infirmières autorisées, infirmières auxiliaires autorisées et aides-soignants) en fonction de chaque CCM. Les résultats indiquent qu’il existe des différences considérables entre le personnel soignant agréé et entre chacun des MCC. Plus le personnel soignant côtoie quotidiennement les patients, plus l’influence des MCC semble affecter l’autonomisation perçue et les prestations connues de soins individualisés. Des recherches suggèrent que les employés travaillant dans des établissements ayant mis en œuvre un des modèles sociaux de soins mentionnés ci-dessus profitent des meilleures conditions de travail. Inversement, parmi les établissements ayant implanté un de ces modèles, seul le personnel d’un établissement a fourni des réponses différentes de celles des employés travaillant dans des établissements sans MCC.
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 | 0.009 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".