Leisure Education and Later‐Life Planning: A Conceptual Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults with intellectual disability represent a growing segment of the elderly population in developed and, to some extent, in developing nations worldwide. A considerable body of research has addressed this burgeoning demographic over the past 20 years. Although some variations appear within etiological subgroups, the biological processes of aging and related concerns (e.g., changes in health status) are similar for people independent of whether a person has an intellectual disability. The unique life experiences of individuals with intellectual disabilities, however, introduce social and environmental factors and practices that affect healthy aging and life quality, but are less well understood. As such, later‐life planning is an accepted, although not always practiced, mechanism used and directed by adults without disabilities to plan for their futures in later life. Planning for this life stage among older adults with intellectual disabilities, if it is done at all, typically is a parent/family‐driven process with a limited scope of focus (e.g., guardianship, financial security). Drawing on previous research in the areas of later‐life planning and leisure education, the authors present a conceptual rationale for melding these two processes and propose principles and content elements that could facilitate the use of leisure education as a framework for holistically exploring later‐life options and issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».