There Is No Community Here: Living Alone, Place, and Older Peoples' Risk of Social Isolation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Existing research has identified significant risk factors for experiencing social isolation in later life including chronic health conditions, mobility impairments, and living alone among others. Although many older people who live alone maintain active social lives, living alone remains a top predictor of social isolation. Less is known about other types of risk factors, such as place-based risks and social exclusion. Despite calls to examine the role of place and social exclusion in social isolation risk, few studies have investigated the links. Models of isolation risk have often omitted place-based factors and social exclusion and focused largely on individual-level risks. In order to address these gaps, this paper presents the findings of 17 in-depth, qualitative interviews with community-dwelling older people who live alone (aged 65-93). Participants were recruited using a theoretical sampling strategy to ensure that a diverse range of neighbourhood types were represented among the participants (e.g., walkable vs. car-dependent neighbourhoods). Interview transcripts were analyzed using a constructivist grounded approach resulting in several major themes. Participants described aspects of their local environments as shaping their risk of isolation including infrastructure and amenities delivered in place, and neighbourhood makeup, among others. These themes are further examined through the lens of place-based exclusion and used to conceptualize how dimensions of both place and social exclusion fit into the model of known isolation risk factors. An adapted model of risk is presented to guide future research and intervention planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».