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Enregistrement W3083953550 · doi:10.1017/s0144686x20001154

‘Sometimes you gotta get out of your comfort zone’: retirement migration and active ageing in Cuenca, Ecuador

2020· article· en· W3083953550 sur OpenAlexaffabout
Matthew Hayes

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensSt. Thomas University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveActive ageingSociologyGender studiesNarrativeConsumption (sociology)AgeingMobilitiesDemographic economicsOlder peoplePolitical scienceGerontologySocial scienceEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article extends notions of ‘active’ and ‘successful’ ageing by exploring the narratives of ageing in the retirement migration of Canadian and American older adults in Cuenca, Ecuador. The article is based on 83 semi-structured qualitative interviews (11 of which are follow-up interviews), most conducted in the first half of the 2010s. I explore how notions of finite time and imaginaries of a fourth age of decline and death inform the migration decisions and imaginaries of Canadian and American retirement migrants. I argue that their desire to seek self-expansive, new experiences through migration and contact with cultural difference dialogues with an increasingly competitive neoliberal culture of ageing, that emphasises success through activity, youthfulness and consumption. While there are certainly other ideals that help inform North American migration to Ecuador, I argue that these particular ideals illustrate how discourses of ‘active ageing’ have been taken up ‘from below’, by ageing North American adults, many of whom identify with the aspirations of policy and corporate discourses of activity and success, but who find themselves ageing into material conditions that preclude them. Migration to a lower-cost country, like Ecuador, helps them to experience these aspirations more positively, but may have uneven effects on lower-income workers and their ability to remain in place in the communities marketed for this type of migration.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,992

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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