L’impossible quête des préposées aux bénéficiaires pour actualiser la bientraitance visée dans les politiques publiques du Québec.The impossible quest of health care aides to actualize the good treatment targeted in Quebec’s public policies.
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche visait à mettre en lumière les pratiques bientraitantes des préposées aux bénéficiaires en milieux d'hébergement pour aînés au Québec. L'objet de l'article est de faire ressortir la dichotomie entre les définitions de la bientraitance et son opérationnalisation. Dans la première partie, la notion de bientraitance dans le cadre de deux politiques gouvernementales québécoises est présentée. Ensuite, il est question du travail des préposées aux bénéficiaires en tant que vectrices de cette bientraitance dans la pratique. La troisième partie présente les résultats de notre recherche qui viennent soulever trois constats remettant en cause l'applicabilité des politiques publiques en cette matière : l'absence de reconnaissance d'un métier par définition bientraitant; les injonctions normatives à l'encontre du sens attribué à la bientraitance, et les obstacles organisationnels et sociopolitiques à la bientraitance. Ces constats sont réexaminés à la lumière des écrits dans la discussion, laquelle ouvre sur la notion de maltraitance organisationnelle.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".