SOCIAL AND ECONOMIC INEQUALITIES: THE MARGINALISATION OF OLDER PEOPLE
Notice bibliographique
Résumé
This symposium will explore differing dimensions of social and economic inequalities and their impacts on the health and wellbeing of older citizens across differing countries and contexts. As the evidence concerning the impact of social relationships on morbidity and early death has grown in recent years, the challenge for researchers has been to understand its dimensions and the pathways that lead to positive rather than negative outcomes. Such research can be expected to have profound implications for positive health status and substantially reduced health and welfare budgets. The four presentations by researchers from Canada, New Zealand, Ireland, England and Poland will provide research data that addresses gender dimensions, urban and rural differences, multi-dimensional measurement constructs, social relationships, health, wealth, neighbourhood characteristics, area deprivation, discrimination and abuse to identify obvious and hidden aspects of the ways in which older people are often marginalised in their communities. These multiple domains of investigation will produce findings that can inform better quality service provision for older people and enable smart evidence based policy interventions to be developed. After attending this symposium, participants will have an informed understanding of the many forms of social and economic marginalisation and their negative impact on health and longevity. Additionally, participants will appreciate the multi-dimensional aspects of social and economic inequalities and ways to measure them. They will also be informed of risk and mitigating factors that will enhance the provision of services and evidence based policies that increase social inclusion for older citizens and reduce marginalisation.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».