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Enregistrement W1857908373 · doi:10.56801/seejph.vi.20

Neglect, abuse and violence against older women: Definitions and research frameworks

2023· article· en· W1857908373 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia Brownell

Notice bibliographique

RevueSouth Eastern European Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectElder abuseDomestic violencePoison controlPopulationPsychologyMedicineLife course approachSuicide preventionGerontologyPsychiatryDevelopmental psychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aging of the global population with women living longer than men, resulting in the feminization of aging, focuses attention on the intersection of gender and age. Women across the lifespan can be victims of violence but there has been little attention to date to the neglect, abuse and violence against older women. Because of this gap in knowledge and remedies, little is known about neglect, abuse and violence against older women, particularly its prevalence as well as evidence-based prevention and intervention strategies. Several definitions of neglect, abuse and violence are reviewed here, along with conceptual frameworks that operationalize these definitions differently, resulting in differences in findings on prevalence as well as fragmentation in the way that older women victims of abuse are viewed. Three definitions of older adult abuse are discussed, including those formulated by the Toronto Declaration, the National Research Council, and the United States Center forDisease Control. Each focuses on a different aspect of abuse of older women: active ageing, old age dependency, and domestic violence in later life. A fourth conceptual framework, the human rights perspective, shows promise for addressing abuse of older women in a more holistic manner than the other definitions, but Is not fully developed as a way of understanding neglect, abuse and violence against older women. This is the first of a four-part series on older women and abuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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