A critical human ecology perspective on rural ageing
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The purpose of this chapter is to establish and describe the critical human ecology lens that challenges assumptions about growing older in rural areas. This lens is an essential element of the book in which we consider the interactions of older adults with the rural contexts that shape their experiences. Rural communities incorporate many elements of diversity that influence the lives of older adults: climate, landscape, distance from family networks, availability and access to services, migration patterns, community economic viability, age, gender roles and relationships. In this chapter we establish the structure and overall approach to the book, presenting the overall goals of the book and how the chapters address these goals. Throughout, we address the question: ‘Are rural communities good places to grow old?’. Considering the ‘rural’ in rural ageing The title of this book, Rural ageing , reflects our guiding assumption that experiences of ageing are diverse, and that understanding this diversity requires an expanded consideration of ageing in various contexts. Rural is one such context. As Bonnie Dobbs and Laurel Strain note in Chapter Nine, a substantial proportion of the world's population lives in rural areas – from approximately 25% in North and South America to more than 60% in Africa and Asia. Older adults are over-represented in these rural places and their proportion of the population is growing faster than in urban areas (Hart et al, 2005; Statistics Canada, 2007a). Increasing importance is attached to the geographies of rural areas (Cloke et al, 1997; Friedland, 2002), challenging views of hinterlands bereft of opportunity and socially and culturally lagging (Wiebe, 2001) or of idyllic pastoral settings (Bell, 1997). Such unidimensional views of rurality leave little scope for understanding the variety of rural places. Furthermore, older adults have often been made invisible by ‘predominantly male, white, middle class, middle-aged, straight and able-bodied’ views of rural residents (Cloke et al, 1997, p 211). We expand these rural discourses through our focus on the lives of a variety of older adults in diverse rural surroundings. There are a number of ways in which one can understand rurality, and definitions have been the subject of much debate. However, they can be broadly categorised within two approaches. These are rural as a distinctive type of locality and rural as a social representation (Halfacree, 1993; Atkin, 2003).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».