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Enregistrement W3202798726 · doi:10.3390/socsci10100374

Intergenerational Practice in the Community—What Does the Community Think?

2021· article· en· W3202798726 sur OpenAlexaff
Gail Kenning, Nicole Ee, Ying Xu, Billy L. Luu, Stéphanie Ward, Micah B. Goldwater, Ebony Lewis, Katrina Radford, Kaarin J. Anstey, Nicola T. Lautenschlager, Anneke Fitzgerald, Kenneth Rockwood, Ruth Peters

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionGerontologyDevelopmental psychologySocial psychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The many changes that occur in the lives of older people put them at an increased risk of being socially isolated and lonely. Intergenerational programs for older adults and young children can potentially address this shortfall, because of the perceived benefit from generations interacting. This study explores whether there is an appetite in the community for intergenerational programs for community dwelling older adults. An online survey was distributed via social media, research team networks, and snowballing recruitment with access provided via QR code or hyperlink. Semi-structured interviews were undertaken with potential participants of a pilot intergenerational program planned for the Eastern Suburbs of Sydney, Australia in 2020. The interviews were thematically analyzed. Over 250 people completed the survey, and 21 interviews took place with older adults (10) and parents of young children (11). The data showed that participants were all in favor of intergenerational programs, but there were different perceptions about who benefits most and how. The study highlighted considerations to be addressed in the development of effective and sustainable intergenerational programs. For example, accessing people in the community who are most socially isolated and lonely was identified as a primary challenge. More evidence-based research is needed to support involvement of different cohorts, such as those who are frail, or living with physical or cognitive limitations.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,016
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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