Maltraitance organisationnelle envers les personnes aînées lors de services de soutien à domicile: enjeux éthiques identifiés par des ergothérapeutes
Bibliographic record
Abstract
La maltraitance organisationnelle envers les personnes aînées est présente dans différentes organisations, y compris dans le secteur de la santé et des services sociaux. Elle peut entraîner des conséquences négatives importantes sur la santé mentale et physique, ainsi que la qualité de vie, des personnes aînées qui la subissent. L'objectif de cet article est de présenter les enjeux éthiques liés à la maltraitance organisationnelle perpétrée envers les personnes aînées qui reçoivent des services de soutien à domicile. Une approche d'inspiration phénoménologique utilisée auprès d'ergothérapeutes pour identifier les enjeux éthiques de leur pratique a mené à une analyse des enjeux éthiques spécifiquement liés à des situations de maltraitance organisationnelle. Quinze ergothérapeutes (n=15) œuvrant en soutien à domicile au Québec ont été rencontrés dans le cadre d'entretiens individuels. L'analyse a été effectuée en utilisant une perspective écologique. Les résultats de l'analyse révèlent plusieurs enjeux éthiques complexes de nature micro, méso et macrosystémiques, dont l'abandon administratif des bonnes pratiques, l'accès déficitaire aux services, la chosification de l'aîné, la dépersonnalisation des services et la tolérance des violences.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".