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Record W7104252904 · doi:10.71781/6846

Perceptions de cadre intermédiaires en CHLSD : facteurs qui influencent et favorisent leur rétention au travail

2025· dissertation· fr· W7104252904 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldNursing
TopicNursing education and management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResearch methodologyStatistical analysisWork environment

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les cadres intermédiaires (CI) en soins infirmiers jouent un rôle clé dans l’organisation pour assurer la qualité et la sécurité des soins. Leur rétention au travail est importante, quelques études montrant d’ailleurs qu’en milieu hospitalier, divers facteurs tels que la charge de travail, l’absence d’une orientation et autres poussent les CI à quitter leurs postes. Cependant, il n’existe, à notre connaissance, aucune étude qui porte sur les facteurs qui influencent la rétention de ces professionnelles en CHSLD. Le but de cette étude est d’explorer les perceptions de CI qui travaillent en CHSLD quant aux facteurs qui influencent leur rétention en milieu de travail et sur les stratégies spécifiques qui devraient être mises en œuvre pour la favoriser. Plus spécifiquement, l’étude vise à répondre aux questions suivantes : 1. Comment des cadres intermédiaires perçoivent-elles les facteurs qui influencent leur rétention en CHSLD ? 2. Quelle est la perception des cadres intermédiaires sur les stratégies pour les soutenir et favoriser leur rétention en CHSLD ? L’étude prend la forme d’un devis qualitatif, exploratoire et descriptif. Elle a été réalisée auprès de 12 participantes travaillant dans les CHSLD de la province du Québec. La collecte de donnée s’est faite par des entrevues semi-dirigées individuelles d’une durée de 30 à 60 minutes. L’analyse thématique de Paillé et Mucchielli (2021) a été choisie comme méthode d’analyse. Les résultats révèlent que la rétention des CI en CHSLD est influencée par des facteurs similaires à ceux observés en milieu hospitalier. Une des participantes avait déjà quitté son poste de CI, alors qu’une autre avait l’intention de quitter. Les 10 autres n’avaient pas l’intention de partir lors de l’entrevue. Pour favoriser leur rétention, les CI suggèrent la mise en place d’un programme d’orientation et d’intégration, l’adoption d’un style de leadership humaniste par leurs supérieurs Par ailleurs, cette étude bonifie le cadre théorique proposé par Brown (2010), en l’adaptant au contexte spécifique des CI en CHSLD dans le contexte québécois. Les facteurs les plus déterminants pour ces CI sont le soutien et leur charge de travail. Les résultats renforcent ainsi l’importance de mettre en place des stratégies de soutien efficaces et soulignent la nécessité pour les établissements de santé de réorganiser les tâches afin d’alléger la charge de travail des CI.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.048
Threshold uncertainty score0.096

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.369
Teacher spread0.338 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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