Le rôle des travailleurs sociaux en collaboration interprofessionnelle auprès des personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer ou d'autres maladies apparentées
Bibliographic record
Abstract
Grâce aux efforts soutenus pour implanter son rôle professionnel et faire valoir ses propres perspectives psychosociales et écologiques, des contributions significatives de la part du travail social sont susceptibles d’améliorer la qualité de vie des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer et des maladies apparentées et de leurs familles. Toutefois, le rôle du travailleur social dans les équipes interprofessionnelles n’est pas suffisamment clarifié et cela semble amener une confusion chez la clientèle desservie et les autres professionnels. Cette étude qualitative, de nature exploratoire et descriptive, vise à mieux comprendre la perception des travailleurs sociaux de leurs rôles auprès des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer ou d’une maladie apparentée et les défis que sous-tendent ces rôles en collaboration interprofessionnelle. L’analyse des entrevues individuelles semi-structurées menées auprès de 10 participants ont permis de démontrer que la définition et la contribution des travailleurs sociaux au sein des équipes interprofessionnelles demeurent à être clarifiés. Il a été possible de documenter le rôle des travailleurs sociaux et de cerner trois problématiques de rôle, soit l’ambiguïté, les conflits et la surcharge de rôle, malgré un nombre restreint de participants.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".