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Enregistrement W2531557657 · doi:10.1093/geronb/gbw128

Expanding the Circle of Knowledge: Reconceptualizing Successful Aging Among North American Older Indigenous Peoples: Table 1.

2016· review· en· W2531557657 sur OpenAlexafffund
Jessica Pace, Amanda Grenier

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésIndigenousScholarshipPsychological resilienceEmpowermentForegroundingSocial connectednessSociologySuccessful agingGender studiesPsychologyGerontologyPolitical scienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Indigenous older peoples' voices and experiences remain largely absent in the dominant models and critical scholarship on aging and late life. This article examines the relevance of the model of successful aging for Indigenous peoples in North America. METHOD: This article presents the results of a review of the published conceptual literature on successful aging among Indigenous peoples. Our intent was to explore the current state of the field of successful aging among Indigenous peoples and suggest dimensions that may be more reflective of Indigenous voices and experiences that leads to a more inclusive model of successful aging. RESULTS: Based on our review, we suggest four dimensions that may broaden understandings of successful aging to be more inclusive of Indigenous older people: health and wellness, empowerment and resilience, engagement and behavior, and connectedness. DISCUSSION: Our review suggests that Indigenous peoples' voices and experiences are beginning to be included in academic literature on successful aging. However, we suggest that understandings of successful aging be broadened based on our summative findings and a process of community involvement. Such processes can lead to the development of models that are more inclusive to a wide range of older people, including Indigenous older peoples.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,332 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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