The impact of a naturally occurring retirement community supportive services program on older adult participants’ social networks: a qualitative study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The majority of older adults want to age in place, in their homes and communities. However, this can be challenging for many, frequently due to a lack of supports that allow for aging-in-place. Naturally occurring retirement community supportive services programs (NORC-SSPs) offer one approach to help older adults age in place. While qualitative studies have examined the experiences of NORC-SSP participants, little is known how participation in NORC-SSP programming affects participants’ social networks. OBJECTIVE This study aims to explore the experiences of thirteen NORC-SSP residents and how participating in NORC-SSP programming, specifically based on the Oasis model, influenced their social networks. METHODS Semi-structured qualitative interviews were conducted with participants in four NORC communities in Ontario, Canada. Social network theory informed the interview guide and thematic analysis. RESULTS Three main themes were identified from the interviews with Oasis participants: expansion and deepening of social networks, Oasis activities (something to do, someone to do it with), and the self-reported impact of Oasis on mental health and well-being (feeling and coping with life better). CONCLUSIONS Naturally occurring retirement communities offer an ideal opportunity to build strong communities that provide deep, meaningful social connections that expand their social networks. NORC-SSPS programs can support healthy aging and allow older adults to age-in-place.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».