Lives of the Lonely: How Collaborative Consumption Services Can Alleviate Social Isolation
Notice bibliographique
Résumé
Loneliness and social isolation are significant public health concerns that affect individual and community wellbeing. Certain urban centers have seen an increase in “lonely deaths” which entail “people, often elderly, dying alone without anyone noticing” (Rashid, 2017). Termed “godoska” by South Koreans, and “kodokushi” by the Japanese (Rashid, 2017), this “death by isolation” (Albinsson et al., 2021) is an extreme consequence of loneliness. Research findings indicate that individuals’ health-related behaviors, their mental and physical health, as well as their risk of death are influenced by the quantity and quality of their social relationships (Umberson and Karas Montez, 2010). According to the Cacioppo Evolutionary Theory of Loneliness, in all age groups, the experience of feeling lonely elicits a host of behavioral and biological processes that contributes to premature death (National Institute on Aging, 2019). Those that are isolated or less socially integrated are physically and psychologically less healthy and thus at greater risk of mortality (Shankar et al., 2011). While this public health concern is being addressed at multiple levels (e.g., government and local community programs), another avenue of exploration is whether sharing economy (SE) initiatives can foster human connections and thereby reduce social isolation and loneliness.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».