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Enregistrement W3000493215 · doi:10.1017/s0144686x19001806

Trajectories of family care over the lifecourse: evidence from Canada

2020· article· en· W3000493215 sur OpenAlexafffundabout
Janet Fast, Norah Keating, Jacquie Eales, Choong Kim, Yeonjung Lee

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilAGE-WELL
Mots-clésContext (archaeology)Diversity (politics)Health careSocial carePsychologySample (material)NursingSociologyMedicinePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the midst of a ‘care crisis’, attention has turned again to families who are viewed both as untapped care resources and as disappearing ones. Within this apparent policy/demographic impasse, we test empirically theorised trajectories of family care, creating evidence of diverse patterns of care across the lifecourse. The study sample, drawn from a Statistics Canada national survey of family care, comprised all Canadians aged 65 and older who had ever provided care (N = 3,299). Latent Profile Analysis yielded five distinct care trajectories: compressed generational, broad generational, intensive parent care, career care and serial care. They differed in age of first care experience, number of care episodes, total years of care and amount of overlap among episodes. Trajectories generally corresponded to previously hypothesised patterns but with additional characteristics that added to our understanding of diversity in lifecourse patterns of care. The five trajectories identified provide the basis for further understanding how time and events unfold in various ways across lifecourses of care. A gap remains in understanding how relationships with family and social network members evolve in the context of care. A challenge is presented to policy makers to temper a ‘families by stealth’ policy approach with one that supports family carers who are integral to health and social care systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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