Work and hardship in nursing homes… What if the solution could be “salutogenic” management?
Bibliographic record
Abstract
L’intensification du travail dans le secteur sanitaire et social a été une cause essentielle de la dégradation des conditions de travail ces dernières années. La question de l’articulation possible entre la qualité de l’accompagnement des usagers et la qualité de vie au travail se pose. Quelles sont les outils et les postures managériales clés pour construire les conditions du bien-être au travail dans ces organisations sous tensions ? Par une approche abductive et à partir de quatre monographies, nous mettons à l’épreuve du secteur médico-social, la modélisation SLAC – Sens, Lien, Activité, Confort – (Abord de Chatillon et Richard, 2015) pour mettre en perspective, les périmètres d’action des directions, de l’encadrement et des soignants. Nous référant à la méthodologie de Gioia, Corlay et Hamilton (2013), les douze entretiens réalisés (directions, cadres, et soignants) sont analysés manuellement dans une logique conceptualisante. Les résultats corroborent la modélisation SLAC tout en nuançant la dimension du sens du travail telle que proposée par ses auteurs, dimension qui au prisme de notre analyse, se révèle transversale du modèle SLAC… Nous proposons des implications managériales salutogéniques, catégorisées par niveaux de responsabilités : les directions, l’encadrement de proximité et les soignants-référents bientraitance.
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 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 | 0.015 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".