Job Satisfaction: Insights from Home Support Care Workers in Three Canadian Jurisdictions
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude, utilisant des méthodes mixtes, a permis de déterminer les caractéristiques personnelles et professionnelles qui déterminent la satisfaction au travail des travailleurs de soutien à domicile (TSD) qui offrent de l’aide aux personnes âgées. Les données étaient fondées sur une mesure normalisée de la satisfaction au travail ainsi que sur des entretiens qualitatifs et approfondis avec 176 travailleurs de soutien à domicile de trois administrations provinciales canadiennes (Colombie-Britannique, n = 108; Ontario, n = 28; Nouvelle-Écosse, n = 40). Nous nous attendions à ce que la variabilité des profils démographiques parmi les trois groupes de travailleurs et des différentes fiches de poste soit associées à des différences dans la perception de satisfaction professionnelle. Ce n’était pas le cas. Les résultats de l’analyse qualitative mettent en lumière les principaux domaines qui ont contribué à la satisfaction au travail. Ces domaines concernent le travail (horaires, voyages d’affaires et sécurité), les questions économiques (sécurité de revenu) ou organisationnelles (communication, soutien et respect). Compte tenu de ces constatations, nous recommandons des améliorations en ce qui concerne la communication au lieu de travail, une plus grande marge de temps de déplacement entre les clients et la parité salariale avec des postes équivalents dans les établissements de soins de longue durée.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".