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Enregistrement W3210670073 · doi:10.1177/10436596211053655

What Matters Most to Older Chinese Adults

2021· article· en· W3210670073 sur OpenAlexafffund
Liza Lai Shan Choi, Piera Jung, Marti Harder, Kelly Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Transcultural Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensVancouver Island UniversityMount Royal University
Organismes subventionnairesVancouver Island UniversityMount Royal University
Mots-clésPsychologyQualitative researchPhenomenology (philosophy)Gerontological nursingGerontologyMeaning (existential)Quality of life (healthcare)Transcultural nursingLife satisfactionHealth careMedicineSocial psychologyNursingSociologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although an abundance of gerontological research has focused on subjective well-being, quality of life, and life satisfaction, we know little about what matters most to older adults in sub-cultural groups. The purpose of this study was to explore what matters to older Chinese adults. METHODS: The study used a qualitative interpretive design, drawing influences from phenomenology and constructed meaning through participants' lived experiences. RESULTS: and categorical themes emerged. This study emphasized the importance of hearing the voices of Chinese older adults and how they viewed well-being, quality of life, life satisfaction, and health care. DISCUSSION: The findings of this study have added to the body of existing knowledge of what matters most to older adults. These insights may advance nursing as it pertains to culturally congruent health care.

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 enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,828

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)0,0010,000

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 GPT0,383
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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