Social Engagement and Well-Being Among Chinese Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social engagement is increasingly recognized as a protective factor to promote healthy aging. This symposium provides new findings on social participation and social isolation in relation to individuals’ health and well-being among the Chinese populations. Using the 2002¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬–2018 Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey, the first study examined the trends of leisure activity engagement among young-old adults aged 65–74 in China over a 16-year period. Findings revealed a general downward trend of engaging in any form of social leisure activity and upward trends for engaging in home-bound and solitary leisure activities. Similarly, the second study examined social participation patterns and individual factors associated with these patterns using three nationally representative data in China, UK, and US. Their findings highlighted several underlying participation patterns across these nations as well as differences in how socio-demographics were associated with these patterns. Using data collected among Chinese older adults in Hawaii, the third study examined the associations of social isolation with psychological well-being. Results showed that social isolation was positively related to psychological distress, and negatively related to life satisfaction and happiness. These associations were partially mediated by resilience. Their findings revealed the detrimental health effects of social isolation. Using the same dataset in Hawaii, the last study examined the associations between neighbourhood conditions and psychological well-being for Chinese older adults. Their findings revealed that both physical and social neighbourhood conditions were associated with psychological well-being, particularly for foreign-born older adults, and psychological resources such as self-management abilities could mediate the associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».