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Enregistrement W2565891356 · doi:10.1017/s0144686x16001331

Older men's perceptions of the need for and access to male-focused community programmes such as Men's Sheds

2016· article· en· W2565891356 sur OpenAlexafffundabout
Mary Anne Nurmi, Corey S. Mackenzie, Kerstin Roger, Kristin Reynolds, J. S. Urquhart

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMovember CanadaMovember Foundation
Mots-clésAttendanceFocus groupSocial isolationPerceptionGerontologyPsychologyGender studiesSociologyPolitical scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although participating in community social programming is associated with positive physical and mental health outcomes for older adults, older men participate less often than women. Men's Sheds is a community programme used primarily by older men that originated in Australia and is well established there. The goal of the current study was to explore men's perceptions of the need for Men's Sheds and issues concerning access to them in Canada, a country with a small but growing Men's Sheds movement. We conducted focus groups with 64 men aged 55 years and older, including Men's Sheds members and men from the community who were unfamiliar with this programme, and analysed the data using the framework analytic approach. The data revealed two primary themes concerning: (a) the need for male-focused community programmes, including the sub-themes reducing isolation, forming friendships and engaging in continued learning; and (b) access to programmes, including the sub-themes points of contact, sustaining attendance and barriers. Findings suggest that in order to reduce the likelihood of isolation and increase opportunities for social engagement, exposure to the concept of male-focused programming should begin before retirement age. In addition, such programmes should be mindful of how they are branded and marketed in order to create spaces that are welcoming to new and diverse members.

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)0,005
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations72
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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