Supporting a Relative’s Move into Long-term Care: Starting Point Shapes Family Members’ Experiences
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude fondée sur la théorie a exploré les expériences des membres de la famille qui soutenaient leurs proches qui sont déplacés dans les foyers de soins de longue durée (FSLD). Chaque étape du processus de transition a été examinée, y compris le rôle du point de départ à façonner l’expérience. Dans les six semaines suivant le déménagement, une vingtaine de membres des familles qui avaient quitté un parent dans un FSLD ont été interviewés. Les résultats ont révelé que le point de départ a eu un effet profond sur les expériences des membres des familles en acceptant la nécessité et le moment où il faut faire le déplacement de leur parent en un FSLD (avant le déménagement), et à croire que le FSLD choisi est un environnement positif pour leur parent (après le déménagement). Les politiques et les processus des FSLD sont aussi importants. Cependant, quand l’acceptation du pré-déménagement a été compromise par des circonstances imputables au point de départ, ces politiques et procédures ont été moins efficaces dans la promotion de l’acceptation de l’après-déménagement. Nous discutons des conditions qui soutient les transitions positives avant, pendant et après le déménagement de chaque point de départ.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".