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Enregistrement W2779973991 · doi:10.1080/01634372.2017.1420001

Stories of contemporary aging: An analysis of “lived” citizenship in later life

2017· article· en· W2779973991 sur OpenAlexaff
Isabelle Marchand

Notice bibliographique

RevueJournal of Gerontological Social Work · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of OttawaSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipActive citizenshipAction (physics)SociologyNarrativeGender studiesTypologyMeaning (existential)DignityFeelingPower (physics)PoliticsSocial psychologyPsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new political economy of aging portrays "active citizenship" among seniors as a key challenge for the years to come. As a policy framework, Active Aging ranks high on the agendas of most supranational bodies. Informed by discourse analysis and a narrative approach, this article focuses on, first, older women's everyday "active" practices, their meaning, and purpose and second, their day-to-day practical citizenship and social engagement experiences. A typology consisting of four figures of "lived" citizenship is proposed. Social contribution in later age is expressed through various types of engagement identified through these citizenship figures. These figures support older women's social anchoring and sustain their feeling of belonging to the community. However, the figures outlined also reveal tensions, produced by relations of power between "dominant citizenship" and "relational citizenship," pertaining to social relations and to caring for the other. In the latter case, we see that the coupling of action between the choice of action and social engagements in later age is more limited, due to social and health inequalities as well as lack of opportunities throughout the life course. Finally, in order to guarantee the right to age with dignity, we suggest a change of orientation in aging policies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,019
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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