Con experiencia, pero frágiles : la complejidad del trabajo real que enfrentan los auxiliares de enfermería en geriatría en Quebec
Bibliographic record
Abstract
Os auxiliares de enfermagem são responsáveis pelos cuidados prestados aos residentes em instituições geriátricas. Os auxiliares experientes têm duas características. Por um lado, aplicam o saber-fazer informal e indispensável para atingir os objetivos prescritos. Ao mesmo tempo, constituem uma categoria de emprego muito fragilizada, nomeadamente no que respeita à saúde no no trabalho. O objetivo do nosso artigo é apresentar o ponto de vista dos auxiliares sobre os fatores relacionados com a organização do trabalho que estão na origem desta fragilidade. Realizámos uma investigação qualitativa que consistiu em entrevistas com vinte auxiliares experientes com mais de dez anos de experiência em quatro centros de cuidados e alojamento de longa duração (Centres de Hébergement et de Soins de Longue Durée - CHSLD) no Quebeque (Canadá). Os três principais fatores identificados pelos auxiliares foram : o aumento da carga de trabalho que causa dificuldades na realização do trabalho prescrito ; a atividade de trabalho torna-se mais complexa ; e a distância dos superiores hierárquicos diretos que impede a realização de discussões coletivas sobre a qualidade das atividades.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".