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Enregistrement W2069750160 · doi:10.1080/08952841.2011.587734

Informal Support Networks of Low-Income Senior Women Living Alone: Evidence from Fort St. John, BC

2011· article· en· W2069750160 sur OpenAlexaffabout
Laura Ryser, Greg Halseth

Notice bibliographique

RevueJournal of Women & Aging · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)InstitutionalisationEconomic growthGovernment (linguistics)RetrenchmentBusinessGerontologySocioeconomicsPsychologyPolitical scienceSociologyGeographyEconomicsMedicinePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the context of an aging Canadian rural and small-town landscape, there is a growing trend of low-income senior women living alone. While there is a perception that rural seniors have well-developed social networks to meet their daily needs, some research suggests that economic and social restructuring processes have impacted the stability of seniors' support networks in small places. While much of the research on seniors' informal networks focuses upon small towns in decline, booming resource economies can also produce challenges for low-income senior women living alone due to both a higher cost of living and the retrenchment of government and service supports. Under such circumstances, an absence of informal supports can impact seniors' health and quality of life and may lead to premature institutionalization. Drawing upon a household survey in Fort St. John, British Columbia, we explore informal supports used by low-income senior women living alone in this different context of the Canadian landscape. Our findings indicate that these women not only have a support network that is comparable to other groups, but that they are also more likely to draw upon such supports to meet their independent-living needs. These women rely heavily on family support, however, and greater efforts are needed to diversify both their formal and informal sources of support as small family networks can quickly become overwhelmed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations26
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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