MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2022755125 · doi:10.3109/09638288.2013.837970

The role of social engagement and identity in community mobility among older adults aging in place

2013· article· en· W2022755125 sur OpenAlexaff
Paula Gardner

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensBridgepoint Active HealthcareBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial engagementActive listeningPsychologyInsiderIdentity (music)EthnographyQualitative researchSocial psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: The purpose of this study was to understand how neighbourhoods - as physical and social environments - influence community mobility. Seeking an insider's perspective, the study employed an ethnographic research design. Immersed within the daily lives of 6 older adults over an 8-month period, auditory, textual, and visual data was collected using the "go-along" interview method. During these interviews, the researcher accompanied participants on their natural outings while actively exploring their physical and social practices by asking questions, listening, and observing. Findings highlight a process of community mobility that is complex, dynamic and often difficult as participant's ability and willingness to journey into their neighborhoods were challenged by a myriad of individual and environmental factors that changed from one day to the next. Concerned in particular with the social environment, final analysis reveals how key social factors - social engagement and identity - play a critical role in the community mobility of older adults aging in place. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Identity and social engagement are important social factors that play a role in community mobility. The need for social engagement and the preservation of identity are such strong motivators for community mobility that they can "trump" poor health, pain, functional ability and hazardous conditions. To effectively promote community mobility, the social lives and needs of individuals must be addressed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations100
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and RehabilitationMême sujetOlder Adults Driving StudiesTravaux en français237 207