Processus décisionnel à l’égard du maintien au travail des préposés aux bénéficiaires face à la crise de la COVID-19 dans les centres d’hébergement de soins de longue durée à Montréal
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de notre étude était de comprendre les difficultés rencontrées par les PAB au cours de la crise de la COVID-19, et aussi comment ces problèmes ont influé leur maintien au travail dans les CHSLD de Montréal du 23 février au 11 juillet 2020. 11 PAB appartenant à trois (3) catégories ont été sélectionnés selon un échantillonnage en boule de neige. Un guide d’entrevue construit sur le modèle de Tourangeau et al. (2010) et celui de la conciliation emploi-famille-vie personnelle proposée par Duxbury et Higgins (2003) a permis de recueillir des données à l’aide d’entrevues semi-dirigées. Elles ont été réalisées entre octobre et décembre 2021 et une analyse thématique des données selon la méthode proposée par Braun et Clarke (2006) a été réalisée. Les résultats de notre étude montrent que l’intention de quitter l’emploi au cours de la période concernée était influencée par le cercle vicieux du bris de service impliquant une surexploitation des PAB, des pressions physiques et psychologiques, un épuisement au travail, un stress aigu ajouté à des émotions négatives. En plus de cela, les mauvaises conditions de travail, les enjeux éthiques spécifiques à la pandémie de la COVID-19, mais également le manque de reconnaissance et de valorisation du métier de PAB, au moment de l’apogée de la pénurie de la main-d’œuvre et les difficultés de conciliation emploi-famille-vie personnelle ont fortement contribué au retrait du travail de certaines PAB. A contrario, l’intention de rester en emploi était plus influencée par des facteurs individuels tels que le volontarisme, la satisfaction morale et l’attachement affectif au métier et des facteurs contextuels tels que le soutien perçu de l’organisation et/ou du gouvernement du Québec. Le réseau des CHSLD initialement fragilisés par la pénurie de main-d’œuvre et la précarisation des emplois de PAB a davantage été affaibli par la crise de la COVID-19 qui a accentué la pénurie de main-d’œuvre. L’amélioration des politiques de rétention des PAB passe par une sélection plus rigoureuse en tenant compte des motivations des candidates au métier, une amélioration des conditions de travail et une meilleure valorisation du métier de PAB.
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 | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".