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Enregistrement W2886402414 · doi:10.1017/s0714980818000211

Enoch Senior’s College for Korean Immigrant Seniors: Quality of Life Effects

2018· article· fr· W2886402414 sur OpenAlexaffabout
Hyunji Jo, Jungsun S. Jo, Kari Veblen, Patrick J. Potter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Cette recherche à méthode mixte a évalué l’impact d’un programme pour la communauté culturelle d’aînés immigrants coréens en examinant les bénéfices pour la qualité de vie des participants liée à leur santé (HR-QOL) et leur bien-être en général. Bien que la programmation communautaire soit de plus en plus reconnue comme un moyen de promouvoir la santé et la participation active des individus dans la sphère sociale, peu d’informations sont disponibles concernant l’utilisation et l’impact de tels programmes chez les immigrants aînés des minorités visibles. Dans cette étude, 79 participants ont répondu au questionnaire SF-36v2 à deux reprises dans le cadre de l’évaluation de l’impact du programme du Canada Enoch Senior’s College (CESC) concernant le HR-QOL et leur bien-être. Des améliorations statistiquement significatives ont été observées sur les plans de la santé physique et mentale, notamment dans les dimensions liées à la douleur corporelle, au rôle émotionnel et aux limitations de rôle en raison de problèmes émotionnels. Les données qualitatives provenant des entretiens avec les participants ont confirmé les résultats positifs du sondage, par des améliorations aux niveaux de la vie sociale et de la santé des aînés. Ces résultats suggèrent que le programme CESC contribue à qualité de vie et au bien-être des aînés coréens participants. Cette étude permettra de soutenir des programmes communautaires culturels similaires.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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