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Enregistrement W2049303021 · doi:10.1155/2012/205425

Older Adults with Hoarding Behaviour Aging in Place: Looking to a Collaborative Community-Based Planning Approach for Solutions

2011· article· en· W2049303021 sur OpenAlexafffundabout
Kyle Whitfield, Jason Daniels, Keri Flesaker, Doneka Simmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensAlberta Advanced EducationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésHoarding (animal behavior)EmpowermentAging in placeOlder peopleGerontologyPsychologyPopulationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on and synthesizes new research that examines how a collaborative community response can promote successful aging in place for older adults with hoarding behaviour. Through interviews with older adults with hoarding behaviour, who used a particular community support and a focus group interview with members of the community collaborative that directed supports for this population, our findings suggest that there were valuable outcomes for both groups. These older adults with hoarding behaviour were able to remain in their own homes, their safety was enhanced, their sense of isolation was minimized, empowerment was fostered, and they gained valuable insight into their behaviour. The members of the community collaborative were able to access the expertise of other professionals, maximize their own expertise, and they generated an enhanced understanding of the experience of older adults living with hoarding behaviour in Edmonton. This study is a significant addition to the much too sparse literature about the community planning needs of older adults with hoarding behaviour. It offers knowledge that is integral to theories and principles of better aging in place but attempts to translate this into practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,312 · 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'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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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