A research framework for the United Nations Decade of Healthy Ageing (2021–2030)
Notice bibliographique
Résumé
The mission of UN Decade of Healthy Ageing (2020-2030) is to improve the lives of older people, their families and their communities. In this paper, we create a conceptual framework and research agenda for researchers to knowledge to address the Decade action items. The framework builds on the main components of healthy ageing: Environments (highlighting society and community) across life courses (of work and family) toward wellbeing (of individuals, family members and communities). Knowledge gaps are identified within each area as priority research actions. Within societal environments, interrogating beliefs about ageism and about familism are proposed as a way to illustrate how macro approaches to older people influence their experiences. We need to interrogate the extent to which communities are good places to grow old; and whether they have sufficient resources to be supportive to older residents. Further articulation of trajectories and turning points across the full span of work and of family life courses is proposed to better understand their diversities and the extent to which they lead to adequate financial and social resources in later life. Components of wellbeing are proposed to monitor improvement in the lives of older people, their families and communities. Researcher priorities can be informed by regional and national strategies reflecting Decade actions.
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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 | 0,095 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».