L’expérience de la compassion chez des soignantes en soins palliatifs en contexte de pandémie
Bibliographic record
Abstract
Compte tenu de l’importance de la compassion en soins palliatifs et des effets délétères de la pandémie de COVID-19 sur ceux-ci, l’objectif de cette recherche était de mieux comprendre l’expérience et les significations de la compassion pour des soignantes ayant prodigué des soins palliatifs au Québec durant la crise. La recherche a été menée selon une méthode qualitative et une approche phénoménologique interprétative. Des entrevues semi-dirigées ont été menées avec cinq soignantes. L’analyse suggère que la compassion est vécue et comprise par les soignantes comme une manière d’être disponible pour favoriser la compréhension, de cultiver la réciprocité, d’investir les corps et de suspendre le temps pour habiter l’espace de la relation. L’étude éclaire diverses facettes existentielles de la compassion chez le personnel soignant en soins palliatifs, à savoir la manière dont la pratique de la compassion découle d’un rapport particulier à soi, au corps, à l’autre et à l’espace-temps. L’étude souligne toutefois que les défis organisationnels des systèmes de soins de santé, souvent dominés par des préoccupations d’efficacité, remettent en question le déploiement d’une telle intention en pratique.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".