Le « bien vieillir » : concepts et modèles
Notice bibliographique
Résumé
For a few years, the image associated with the ageing process has been more positive: expressions such as << successful aging >>, << well aging >> or << healthy aging >> are more frequently used in relation to aging. However, there is still a lack of consensus on this appealing and challenging concept. Therefore, we present an overview of its definition, psychosocial determinants and conceptual models. We report that the meaning of the concept varies according to the cultural context (individualistic/relational societies), to the actors' perspectives (researcher/elderly) and according to the dominant approach (biomedical/holistic). Several models have also been identified: some are specific to a scientific domain and rely on a unique marker of well aging; others are multicriterion and embrace a broader field. Psychosocial factors are the most frequent determinants addressed by models. Among these factors, social and personal resources can be mobilized and learned, contrarily to the less modifiable personality traits. In summary, the << well aging >> framework offers a unique opportunity to identify and to reinforce positive aspects in the aging process. However, the integration of the various models, more complementary than opposite, into only one meta-model remains a task to be done by researchers for a better effectiveness of << well aging >> promotion programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».