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Enregistrement W308596272 · doi:10.1007/s10823-015-9265-x

Loneliness of Older Immigrant Groups in Canada: Effects of Ethnic-Cultural Background

2015· article· en· W308596272 sur OpenAlexaffabout
Jenny de Jong Gierveld, Suzan van der Pas, Norah Keating

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Gerontology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessBelongingnessEthnic groupImmigrationSocial isolationFeelingUCLA Loneliness ScaleContext (archaeology)PsychologyAcculturationSocial environmentGerontologyMedicineSocial psychologySociologyGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to explore the loneliness of several groups of older immigrants in Canada compared to native-born older adults. Data from the Canadian General Social Survey, Cycle 22 (N older adults = 3,692) were used. The dependent variable is the 6 item De Jong Gierveld loneliness scale. Determinants of loneliness included country of birth, ethnic background (cultural context); belongingness (community context) and social networks (social context). Results showed that only some immigrant groups are significantly lonelier than older adults born in Canada. Immigrants with similar language and culture are not lonelier; while those from countries that differ in native language/culture are significantly higher on loneliness. Multivariate analyses showed the importance of cultural background, of composition of the network of relatives and friends, and of local participation and feelings of belonging to the Canadian society in explaining loneliness of older immigrants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
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

Citations207
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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