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Enregistrement W2082787383 · doi:10.1080/08946560903436403

Elder Mistreatment: An International Narrative

2010· article· en· W2082787383 sur OpenAlexaff
Elizabeth Podnieks, Bridget Penhale, Thomas Goergen, Simon Biggs, Donghee Han

Notice bibliographique

RevueJournal of Elder Abuse & Neglect · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElder abuseContext (archaeology)Action (physics)NarrativeTRACE (psycholinguistics)Diversity (politics)Public relationsWork (physics)Human rightsPolitical sciencePoison controlMedicineSociologySuicide preventionEngineeringLawMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This eclectic overview of global reports on elder mistreatment reflects both the diversity of the work of the authors and the situations in the countries described. Some nations frame elder mistreatment as a human rights issue; others trace the development of emerging programs and practices as they articulate strategies designed to identify, prevent, and reduce the problem, while recognizing the shifting context in which elder mistreatment takes place. This article sheds light on the way different countries share their stories, policies, and initiatives, which stimulate discussions and debates of various aspects and cultural nuances of elder mistreatment. The data presented provide a platform for increased action toward preventing elder mistreatment and celebrate successes while looking for new ways to address challenges.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0120,014
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,007
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 GPT0,335
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations39
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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