Ontario’s Retirement Homes and Long-Term Care Homes: A Comparison of Care Services and Funding Regimes
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La demande croissante de lits en établissements publics subventionnés de soins de longue durée (ÉPSLD) occasionne de longues listes d’attentes en Ontario. Ces temps d’attente doivent être absorbés par les autres types d’hébergements, incluant les résidences non subventionnées (RNS). Cette étude compare les ÉPSLD et les RNS en termes de services fournis, de régimes de financement et des implications de ces sources de financement pour les personnes âgées. Des données descriptives pour les ÉPSLD et les RNS ont été collectées à partir de sources publiques et privées afin de représenter l’offre de services, leur disponibilité, leurs coûts et les sources de financement de ces types d’hébergement. Les services offerts par les ÉPSLD et les RNS se chevauchent en partie, particulièrement dans les niveaux de soins les plus élevés. Bien que les secteurs public et privé facturent des frais d’hébergement aux résidents, la plus grande partie des coûts en ÉPSLD sont couverts par des fonds publics, tandis que les résidents en RNS assument personnellement ces frais, en règle générale. Compte tenu des listes d’attente des ÉPSLD, plusieurs personnes âgées doivent se tourner vers d’autres établissements de soins, tels que les RNS. Plusieurs politiques alternatives existantes pourraient être considérées en vue d’améliorer l’équité dans l’accès aux soins en résidence pour les personnes âgées.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".