INTEREST GROUP SESSION—LONELINESS AND SOCIAL ISOLATION: THE LANGUAGE(S) OF LONELINESS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We offer a novel perspective on the burgeoning literature focused on loneliness later life by examining the language(s) used to describe, define and depict loneliness. We have an extensive body of work describing the prevalence of , ‘vulnerability factors’ and consequences of loneliness in later life. These activities start with pre-defined concepts of what loneliness is and often use scales and questions which may/may not use the term loneliness. How well does the contemporary language of loneliness used in research, policy, practice and the media really capture the depth and complexity of what people are experiencing? Do the terms and words use in our measurement scales and quantitative research resonate with this vocabulary? In qualitative research interviews how do older adults talk (or avoid talking) about loneliness? How does the media talk about loneliness and what images does this convey about later life? We will address these three issues in our seminar. Using data from qualitative interviews undertaken as part of a mixed methods study of temporal variations in loneliness, Thomas uncovers the strategies participants used to talk or avoid talking about loneliness. Victor uses qualitative data from 12,000 adults aged 60+ collected as part of the BBC loneliness experiment to examine the terms used to describe loneliness and to identify both the opposite of loneliness and the positive aspects of loneliness. Sullivan exposes how loneliness is constructed in print and digital media over a 10-year period in the UK and Canada and its role in framing the loneliness problem.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,016 |
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 ».