Caregiver abuse: The unexpected victims
Bibliographic record
Abstract
La lutte contre la maltraitance envers les aînés fait l’objet d’une reconnaissance politique au Québec depuis 2010. Le rôle de proche aidant, quant à lui, a été reconnu par l’adoption d’une loi en 2020. Mais qu’en est-il du phénomène à l’intersection de la maltraitance et de la proche aidance, soit la maltraitance envers les personnes aînées proches aidantes et les personnes proches aidantes d’aînés ? Ce phénomène reste à ce jour très peu abordé dans les écrits et dans les politiques. Cet article vise à mettre en lumière les différentes formes de maltraitance envers les personnes proches aidantes identifiées dans notre recherche-action. Après avoir brièvement présenté la recherche sur laquelle s’appuient les résultats, il s’agira, dans un deuxième temps, de faire état de la situation de cette maltraitance spécifique dans les écrits. Ensuite seront exemplifiées les sept formes de maltraitance envers les proches aidants identifiées par les participants de notre recherche. La discussion permettra de situer nos résultats dans le contexte des législations au Québec dans le domaine de la proche aidance et de la maltraitance.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".