Frequency of participation is a good proxy for engagement in a model of successful aging
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally the successful aging (SA) literature has suggested that engagement with life is comprised of both interpersonal relationships and productive activities (Rowe & Kahn, 1998). Recent work by Liffiton & Weir (2012) suggests that the frequency of participation may be a valid measure of engagement. To compare these, the current study examined 181 community dwelling older adults (mean age = 67.4; 75 male/106 female). An activity profile, an index of chronic conditions, self-reported SA, and physical and cognitive function measures were obtained through self-report. These were used to develop a traditional measure of SA based on Rowe and Kahn's definition. However, two different methods were used to define engagement: 1) interpersonal relationships and productive activities; and 2) frequency of participation in 29 activities over a one week period (1-7 days). Using the more traditional definition of engagement 12.3%of participants were determined to be SA, 78.5% moderately SA, and 2.2% not successfully aging. In contrast, using frequency, no participants were identified as not SA while 20.4% were SA and 79.6% moderately SA. Using frequency as a proxy of engagement sends a strong public health message. Participating in a variety of activities at least one time per week on average makes positive contributions to SA, suggesting that even minimal levels of engagement are beneficial.Acknowledgments: Supported by SSHRC (PLW)
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».