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Enregistrement W2995981043 · doi:10.29035/pai.5.2.102

Bienestar subjetivo y sus representaciones sociales en la vejez

2019· article· es· W2995981043 sur OpenAlexaff
Enrique Hernández Guerson, Sandra Areli Saldaña Ibarra

Notice bibliographique

RevueRevista Pensamiento y Acción Interdisciplinaria · 2019
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAging, Health, and Disability
Établissements canadiensAlberta University of the Arts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ResumenInvestigación que recuperó de personas adultas mayores representaciones sociales de bienestar subjetivo sobre el envejecimiento y la vejez, que contribuye a la comprensión de estos dos procesos, desde una óptica positiva de la salud.La indagación se realizó en el marco de las heterogeneidades del envejecimiento, explicado en diferentes documentos de organismos internacionales, nacionales y de derechos humanos respecto de las personas adultas mayores.Estudio cualitativo de corte interpretativo con dos niveles de profundidad de análisis, descriptivo y analítico.El marco teórico de las representaciones sociales sirve de apoyo, para que recursos técnicos para la investigación, como lo son los testimonios y con recursos de triangulación metodológica, utilizando para tal fin la escala de satisfacción global con la vida, identificó la objetivación de las representaciones sociales del bienestar subjetivo, analizando los textos producidos con estrategias de análisis de contenido, en función de sexo, institucionalización o no, actividad actual remunerativa formal-informal o sin actividad remunerativa.El propósito de comprender los aspectos cualitativos generadores de satisfacción o no, recuperadas de la subjetividad expresada en los discursos de los participantes, para reforzar dichas condiciones de bienestar en las intervenciones de promoción de la salud y psicoeducativas que se implementen para el envejecimiento y vejez.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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