Centre d'hébergement : traits de personnalité et attitudes de préposées aux bénéficiaires ayant l’intention de rester dans leur milieu de travail
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population canadienne a un impact sur les organismes de santé, le \nnombre de personnes âgées qui ont besoin de soins augmente. Les centres d’hébergement en \nOntario ont de la difficulté non seulement à attirer, mais aussi à retenir les préposées aux \nbénéficiaires (PAB). La présente étude va déterminer les traits de personnalité et les attitudes des \npréposées qui décident de rester au travail dans les centres d’hébergement. Cinquante préposées \nde six centres d’hébergement du Grand Sudbury ont complété les questionnaires : le 16 \npersonnality factor de Cattell (16 PF) et le Kogan’s Attitudes Toward Old People Scale (KAOP). \nDe manière générale et selon l’administration de ses deux outils, les PAB de l’étude sont \nchaleureuses, concrètes, réactives, soumises, spontanées, consciencieuses, timides et objectives. \nElles sont vigilantes, perfectionnistes, pratiques, intériorisées, appréhensives, traditionnelles, \nperfectionnistes et décontractées. Elles sont extraverties, anxieuses, fermées, contrôlées et \ndépendantes. Tout compte fait, les PAB ont des attitudes positives envers les personnes âgées
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".