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Enregistrement W2805931810 · doi:10.1177/1043659618776353

Uses and Perspectives of Aging Well Terminology in Taiwanese and International Literature: A Systematic Review

2018· review· en· W2805931810 sur OpenAlexfundno aff
Shih-Ni Chen, Mary E. Riner, Joel Stocker, Min‐Tao Hsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Transcultural Nursing · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésTerminologyDiversity (politics)Adaptation (eye)Interpretation (philosophy)Scientific literaturePsychologySystematic reviewQualitative researchSociologyLinguisticsMEDLINESocial sciencePolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to examine aging well (AW) terminology in Taiwan in its local and global contexts, and to suggest ways of communication by Taiwanese professionals that is sensitive to the lay public's preferences. Researchers conducted a systematic review using Khan et al.'s strategy, and Harden and Thomas' method, to sift through seven databases and synthesize diverse studies on AW. Primary aging well terms used in English and Chinese, their usage frequency in Taiwanese academia, and one term uniquely used by lay people in Taiwan were identified. The synthesized literature illustrated commonality as well as diversity in use and interpretation of aging well terms within Taiwanese society and compared with the Western-based research. More qualitative research is needed to explore how AW is experienced, interpreted, and expected from lay perspectives in Taiwan and other countries have primarily relied on translation and adaptation of Western terms in their scientific research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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