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Enregistrement W3216714224 · doi:10.1111/cag.12727

“That is when you realize your age”—A spatial approach to age(ing)

2021· article· en· W3216714224 sur OpenAlexvenueno aff
Friederike Enßle‐Reinhardt, Ilse Helbrecht

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésDiversity (politics)RecreationPerspective (graphical)Ethnic groupSociologyFocus groupLife course approachEmpirical researchAgeingProcess (computing)Everyday lifePsychologySocial psychologyGender studiesGerontologyComputer scienceEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age is a conceptual challenge for geographical research due to its twofold character as a marker of difference (age) and a dynamic process (ageing). The fluidity of the ageing process makes it difficult to employ age as an analytic variable for empirical research, perhaps even more so than for other social categories such as gender, ethnicity, social status, or sexual orientation. Drawing on qualitative research with 18 expert interviews and 4 focus group discussions with older people (n = 26) from diverse backgrounds in Berlin (Germany), this paper argues for a spatial perspective to grasp the individual, continuous process of ageing. Based on the spatial settings of (1) places of recreation, (2) places of work, and (3) home as examples, our empirical findings reveal how older people become aware of their own ageing through specific places and how the process of ageing is perceived in relation to both people of other age groups and one's personal lived lifetime. The intersectional approach of our research thus demonstrates how social diversity shapes the experience of later life. The paper concludes by proposing three ways how a spatial perspective on the ageing process can advance debates within geographies of ageing .

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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