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Record W3172368883 · doi:10.3917/gs1.164.0175

Les configurations d’aide répondent-elles aux besoins de soutien des aidants principaux ?

2021· article· fr· W3172368883 on OpenAlexaffabout
Sarah Nogues, Diane‐Gabrielle Tremblay

Bibliographic record

VenueGérontologie et société · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, psychology, and well-being
Canadian institutionsUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Étant donné l’importance du soutien social à réduire la charge ressentie par les proches aidants de conjoints et d’aînés, notre recherche questionne la mesure dans laquelle les besoins en soutien social des aidants principaux sont comblés au sein des configurations d’aide autour d’une personne aidée, et si les aidants perçoivent du soutien en dehors de celles-ci. Nous avons effectué une recherche de terrain qualitative et avons mené 19 entrevues semi-dirigées auprès d’individus se percevant comme aidants principaux au Québec. Nos résultats révèlent un spectre allant d’expériences de soins « merveilleuses », caractérisées par une répartition des tâches en fonction des préférences de chacun des membres et par des relations stables d’entraide au sein de la configuration d’aide, à des expériences « cauchemardesques », caractérisées par une absence de soutien social et des conflits. Entre ces deux extrêmes, la plupart des aidants perçoivent un soutien irrégulier et insuffisant. Nos résultats indiquent que, malgré l’importance du soutien informel de l’entourage à réduire la détresse des aidants, dans la majorité des cas, les besoins de soutien instrumentaux, émotionnels et cognitifs des aidants principaux ne sont pas comblés au sein des configurations d’aide. Le milieu de travail et le milieu communautaire constituent deux importantes sources de soutien social pour les aidants principaux à ne pas négliger.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.387
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.256
GPT teacher head0.519
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2021
Admission routes2
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