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Enregistrement W4210809188 · doi:10.46692/9781447301073.015

Ageing in Turkey: the Peter Pan syndrome?

2013· other· en· W4210809188 sur OpenAlexaboutno aff
Özgür Arun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)MythologyPopulationPopulation ageingFertilityHistoryDemographyGeographySociologyClassics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The story of the legendary character Peter Pan living in Neverland begins with such words, ‘All children, except one, grow up’ (Barrie, 1911, p 3). J.M. Barrie's character Peter Pan is a child who will never grow up. This legendary story promulgated the myth that, while it was the fate of all children to grow old, this was not the case with Peter Pan. In reality, the children of Turkey today will be part of the future demographic trend towards rapid population ageing. Turkey is neither a Neverland nor are its young people endowed with the eternal youth of Peter Pan. While Turkey, at the present time, has a predominantly young and dynamic population, this will change in the near future due to declining fertility rates combined with increasing numbers of people living into old age. Turkey must accept that it, too, is becoming part of the worldwide trend towards population ageing. In the light of the demographic revolution in the age composition of world populations, it seems reasonable and timely, therefore, for Turkey to investigate the following research questions: what is the course of ageing in its barest form and basic meaning in Turkey? What are the conditions of older adults based on sociological factors such as daily life, gender, marital status, education, work and income, health, and religion and ethnicity? What is the perspective of the state in Turkey towards ageing in the realm of social policy? Drawing on the preceding information and questions, the issues of older people and ageing in Turkey are discussed in this chapter in terms of four main themes. First, the chapter begins with a discussion of the current dynamics relating to the demographics of population change in Turkey, and likely emerging challenges and future trends. Attention is thereby focused on comparing social change processes in Turkey with those in Europe by way of using seven sub-themes, namely: urbanisation, gender, marital status, education, work and income, health, religion and ethnicity. It is also the aim to highlight the emerging image of older people in Turkish society, and how the ageing process is being perceived within the wider societal context. In order to foster a meaningful discussion on the preceding issues it was decided to source and analyse raw data from a number of relevant research projects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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