Living the aging in Senegal Perceptions/representations and coping strategies of persons of age three: results of investigations retrospective
Notice bibliographique
Résumé
In Senegal, due to the young age of the population (60%) the concerns of the old tend to be put in the background. And yet, problems related to old age are a reality. These problems come up not in terms of demography (the old represent only 4.7% of the population), but in terms of the breaking-up of the social fabric, urbanization and the dismantling of the solidarity and poverty networks. This work is based on a collection of qualitative data from three studies conducted between 2008 and 2011 with the elderly to assess their real- life experiences, their perception of aging, their challenges and coping strategies. The results showed a transformation in the role and status of the old; this transformation being caused by social and society-related mutations. As a result, the inter-generation solidarity links have much loosened in the urban areas making the old people more vulnerable (in economic, social, health terms), especially those in charge of a family. The situation has been made worse by the unemployment affecting their offspring. In addition, the old people, who are often suffering from chronic diseases, find it hard to take charge of their medical expenses, despite the institution of the National Sesame Health Plan for the old or free health care policy. This has made them even more vulnerable. Yet before this precarious situation, the elderly develop strategies to cope with difficulties. Some recommendations have been made with a view to improving their lives and socioeconomic condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».