Who Is (Still) Looking After Mom and Dad? Few Improvements in Care Aides’ Quality-of-Work Life
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les aides-soignants non réglementés fournissent la majorité des soins directs dans les résidences pour personnes âgées. Nos travaux précédents ont rapporté un premier profil démographique des aides-soignants de l’ouest du Canada par le programme de recherche Translating Research in Elder Care (TREC; 2007-2022) visant les services de santé appliqués. Dans cette étude, nous présentons les caractéristiques démographiques, liées à la santé et à la vie professionnelle d’aides-soignants provenant de 91 résidences pour personnes âgées de l’ouest du Canada. Les données démographiques et liées au travail ont significativement varié selon les régions et les modèles de propriété ou d’opération. Notre cohorte longitudinale de l’Alberta et de Winnipeg présentait davantage d’épuisement émotionnel (attribut négatif), d’efficacité professionnelle (attribut positif) et d’expérience avec les comportements réactifs liés à la démence chez les résidents. En général, les résultats indiquent peu d’amélioration ou de détérioration de la santé des aides-soignants et de la qualité de la vie professionnelle. Étant donné que les initiatives provinciales et nationales pour la planification et la formation de la main-d’œuvre dans ce domaine sont limitées, ceci indique que le système des soins de longue durée n’est pas préparé pour soigner efficacement la population canadienne vieillissante.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".