MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4212915287 · doi:10.1177/15394492221078315

Social Networks May Shape Visually Impaired Older Adults’ Occupational Engagement: A Narrative Inquiry

2022· article· en· W4212915287 sur OpenAlexaff
Ji Won Kang, Colleen McGrath, Debbie Laliberté Rudman, Carri Hand

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialThematic analysisReciprocity (cultural anthropology)Social engagementPsychologyNarrativeSocial supportOccupational therapyNarrative inquiryAdaptation (eye)Developmental psychologyGerontologyApplied psychologySocial psychologyQualitative researchSociologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-related vision loss (ARVL) has been shown to interfere with older adults' occupational engagement. The primary purpose was to examine the role social networks play in facilitating/constraining engagement in desired occupations for older adults with ARVL. This study adopted a constructivist narrative methodology. Five older adults, ≥ 60 years of age with ARVL, participated in three virtual interviews, which were coded using thematic analysis. Three overarching themes were identified: (a) Diverse Social Networks Fulfill Different Occupational and Psychosocial Needs, (b) Retaining a Sense of Independence through Seeking Reciprocity in Social Relationships, and (c) Community Mobility and Technology Support as Essential for Preserving Social Relationships. Findings broaden understandings of how informal/formal social networks are involved in shaping visually-impaired older adults' adaptation to ARVL and related occupational changes. Findings may help improve the quality and delivery of low-vision rehabilitation services to optimize their contribution to occupational engagement.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOTJR Occupational Therapy Journal of ResearchMême sujetOphthalmology and Visual Impairment StudiesTravaux en français237 207