Reddition de compte et optimisation de la performance : impacts sur le choix des interventions ergothérapiques
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Objectif : L’implication des mécanismes de reddition de compte et d’optimisation de la performance dans le raisonnement clinique (RC) menant au choix des interventions au soutien à domicile (SAD) est peu connue. Cette étude visait à explorer cette implication dans le RC des ergothérapeutes en SAD. Méthodes : Une ethnographie institutionnelle (EI) a été utilisée auprès de dix ergothérapeutes recrutés dans trois programmes de SAD québécois. Des observations ( n = 41 jours) et des entretiens semi-dirigés ( n = 216 entretiens) ont été réalisés. Douze informateurs-clés secondaires (collègues, gestionnaires) ont également été rencontrés ( n = 22 entretiens) et des documents administratifs ( n = 50), recueillis. Les données ont été analysées à l’aide du processus de l’EI. Résultats : Le RC des ergothérapeutes inclut une préoccupation constante quant à leur productivité qui module leurs interventions auprès des patients. Les ergothérapeutes restreignent le temps et le suivi alloués à chaque patient. Leurs interventions se limitent au motif de référence, généralement l’autonomie dans les soins personnels, sauf si la sécurité du patient est menacée. La mesure du travail utilisée dans la reddition de compte et l’optimisation devient l’étalon pour évaluer la légitimité des activités et génère des comportements déviants afin de rencontrer les objectifs de performance. Conclusion : La reddition de compte et l’optimisation risquent de compromettre la qualité des services rendus, l’étendue des services offerts aux patients, incluant les activités de prévention et de promotion de la santé, et, conséquemment, l’atteinte des objectifs du système de santé.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 it