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Enregistrement W4220657160 · doi:10.1080/24694452.2021.1997567

Global Discourses and Local Disconnects: Gender, Aging, Health, and Well-Being in Uganda

2022· article· en· W4220657160 sur OpenAlexaff
Andrea Rishworth, Susan J. Elliott

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Association of Geographers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeographySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women comprise a larger share of the world’s aging population. Because older women occupy two stigmatized statuses, they are deemed a particularly disadvantaged group requiring attention. International organizations claim that the feminization of population aging has the potential to become one of the biggest challenges to gender equality of the twenty-first century due to cumulative impacts of inequalities in later life. Yet, discussions uncritically assume that older women are a permanent minority, ignoring the possibility that the direction of gender inequality or its absence varies. This article engages with these contradictions by examining links between gender, aging, and inequalities. Drawing on human geography perspectives of gender, embodiment, and temporalities, interviews with elderly men and women (n = 53) and key informants (n = 34) in Uganda demonstrate that old age health and well-being is an amalgamation of gendered experiences and social dynamics (re)produced and (re)articulated across the life course. Illuminating how gender inequalities are embodied through diverse spatial and temporal relations exposes a counternarrative to global discourses, revealing that gender and aging are experienced and navigated in sometimes unexpected and contradictory ways. Putting forth a feminist political ecology life course perspective highlights needed geographic attention to antecedent place processes that relationally co-constitute gender – age inequalities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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