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Enregistrement W2096390659 · doi:10.1093/geronb/58.2.s74

The Relation Between Everyday Activities and Successful Aging: A 6-Year Longitudinal Study

2003· article· en· W2096390659 sur OpenAlexaffabout
Verena Menec

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessPsychologySuccessful agingLongevityGerontologyLife satisfactionWell-beingFunction (biology)Activities of daily livingEveryday lifeRelation (database)Longitudinal studyCognitionSocial psychologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Activity has long been thought to be related to successful aging. This study was designed to examine longitudinally the relation between everyday activities and indicators of successful aging, namely well-being, function, and mortality. METHODS: The study was based on the Aging in Manitoba Study, with activity being measured in 1990 and function, well-being, and mortality assessed in 1996. Well-being was measured in terms of life satisfaction and happiness; function was defined in terms of a composite measure combining physical and cognitive function. RESULTS: Regression analyses indicated that greater overall activity level was related to greater happiness, better function, and reduced mortality. Different activities were related to different outcome measures; but generally, social and productive activities were positively related to happiness, function, and mortality, whereas more solitary activities (e.g., hand-work hobbies) were related only to happiness. DISCUSSION: These findings highlight the importance of activity in successful aging. The results also suggest that different types of activities may have different benefits. Whereas social and productive activities may afford physical benefits, as reflected in better function and greater longevity, more solitary activities, such as reading, may have more psychological benefits by providing a sense of engagement with life.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations830
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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