Problématiques d’accumulation chez les aînés : l’expérience de proches aidants québécois au sein des services communautaires et publics
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche qualitative traite de la situation des proches aidants des aînés composant avec une problématique d'accumulation (trouble d'accumulation compulsive, autonégligence, syndrome de Diogène). Il s'agit d'un contexte de la proche aidance qui a été jusqu'à maintenant peu étudié, où les réalités du vieillissement et de la santé mentale sont en interaction. Onze proches aidants et huit intervenants sociaux des régions de la Capitale-Nationale et de Chaudière-Appalaches ont participé à des entretiens semi-dirigés, lesquels ont été soumis à une analyse thématique de contenu. Nos résultats indiquent que malgré l'interaction du vieillissement et de problématiques de santé mentale, ce sont les enjeux liés au vieillissement qui déclenchent le début de la proche aidance, puis le maintien de cet engagement dans la durée. Ils nous montrent aussi que des efforts de concertation et de coordination devraient être déployés afin que les différents acteurs interpellés prévoient des trajectoires de services pour la personne âgée et les proches avant que le problème d'accumulation engendre des enjeux de sécurité importants. Dans ces trajectoires, les organisations sociosanitaires gagneraient à davantage reconnaître les savoirs des proches et à mettre à leur disposition les services requis pour répondre à leurs besoins spécifiques.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".