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Enregistrement W2900383249 · doi:10.1093/geroni/igy023.1543

EAST MEETS WEST: MAKING PREPARATIONS FOR OLD AGE

2018· article· en· W2900383249 sur OpenAlexaboutno aff
Helene H. Fung, Derek M. Isaacowitz

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyPopularityMeaning (existential)Quarter (Canadian coin)Expectancy theoryPsychologyGerontologySocial psychologyMedicineHistoryDemographySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increases in life expectancy, many people can expect to spend one quarter or even one third of their life in old age. Yet, although preparation for retirement has become increasingly common, preparation for old age, in areas such as housing and care, leisure activities, social relationships, finance, and death and dying, is less well understood. In this symposium, four panelists, two from Germany and two from Hong Kong, will present and discuss cross-cultural findings on preparations for old age. Although the focus is on Germany and Hong Kong, data on US and Japan will also be discussed to draw conclusions on East versus West distinctions. First, Rothermund and colleagues will discuss cultural differences in attitudes toward old age. They asked to what extent old age was perceived to be a period of rest/relaxation versus active engagement, and by whom. Then, Lang and colleagues will present cross-cultural findings on the timetables for starting and completing preparations for late life. Next, Fung and colleagues will discuss how religious belief and acceptance of death might account for cross-cultural differences in preparation for death and dying. Last but not least, Cheng will discuss how several global trends, such as financial uncertainty/pressure, new housing structures and living arrangements, and the popularity of social media, have changed the meaning of aging and preparation for old age. Finally, Dave Ekerdt will discuss the implications of these findings for the emerging field on late-life preparations, and for examining aging phenomena across diverse cultures.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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