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Record W2145622518 · doi:10.1017/s0714980809990353

Strategies Used by Home Support Workers in the Delivery of Care to Elderly Clients

2010· article· fr· W2145622518 on OpenAlexaffabout
Joanie Sims‐Gould, Anne Martin-Matthews

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicEmployment and Welfare Studies
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsNursingBusinessGerontologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ On estime que 36,000 travailleurs de soutien à domicile aident les anciens canadiens chaque année avec les activités quotidiennes, comme la baignade, l’habillement, le nettoyage et les travaux ménagers légers, mais les expériences quotidiennes des travailleurs qui donnent soutien à domicile ne sont pas bien encore compris. Mahmood et Martin-Matthews (2008) ont développé un modèle qui localise le travailleur de soutien à domicile, le client âgée et la membre de la famille à l’intersection des sphères privées et publiques encadré par leur traits sociaux, spatials et temporels, et par la structure organisationnelle de l’entreprise. Cette étude, financée par Les Instituts de recherche en santé du Canada, examine et affine ce modèle grâce à une analyse des entrevues approfondies avec les travailleurs de soutien à domicile en la Colombie-Britannique. Travailleurs de soutien à domicile identifient les questions clés dans la prestation des services et discutent une gamme de solutions créatives pour effectuer leurs tâches quoti-diennes et avec de la déférence. Les conclusions de l’étude informent notre compréhension des expériences de travail des travailleurs de soutien à domicile; également ils mettent en évidence les qualités qui caractérisent les travailleurs exceptionnelles en naviguant parmi les différents domaines de soutien à domicile.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.669
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.002
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 head0.018
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.271 · 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 designNot applicable
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

Citations50
Published2010
Admission routes2
Has abstractyes

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