Pour une meilleure gestion des organisations et une utilisation optimale des ressources actuelles
Bibliographic record
Abstract
chapitre 2 Pour une meilleure gestion des organisations et une utilisation optimale des ressources actuelles Francis EtheridgePourquoi les organisations de soins de longue durée de type CHSLD semblent-elles avoir autant de difficultés à s'améliorer ?Les difficultés des CHSLD persistent depuis plusieurs décennies.Bien qu'il soit reconnu que la qualité typique des soins et services actuellement offerte dans les CHSLD est supérieure à celle du passé, certaines carences majeures perdurent.Les CHSLD peineraient toujours à répondre aux besoins biopsychosociaux de leurs résidents et à assurer la santé physique et psychologique de leurs employés.Sur le plan de la santé physique de leurs résidents, notons la polypharmacie évitable, le manque d'hygiène buccodentaire et la mauvaise gestion de la douleur.Sur le plan psychosocial, l'ennui, la solitude et l'impuissance des résidents sont reconnus comme les fléaux des CHSLD depuis les années 1990, comme Thomas (1996) l'avait montré.Au Québec, cette trop lente évolution est incarnée par la difficile et pourtant prometteuse mise en œuvre de l'approche milieu de vie promue depuis plus de 15 ans (Ndjepel, 2014).Contrairement aux organisations de soins aigus, qui sont communément représentées comme des organisations qui répondent adéquatement aux besoins des bénéficiaires, les CHSLD sont plutôt décrits comme incapables de le faire.En fait, ces organisations sont généralement considérées
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".