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Enregistrement W4239423526 · doi:10.1017/s0144686x21000477

Cultural generativity in perspective: motivations of older Jewish volunteers

2021· article· en· W4239423526 sur OpenAlexaff
Eireann O’Dea, Andrew Wister, Sarah L. Canham

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenerativityJudaismPerspective (graphical)PsychologyQualitative researchSocial psychologyFaithDutySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The physical, mental and social benefits for older adults who volunteer are well-documented. Absent from this area of research is an understanding of volunteer motivations among ethnoculturally diverse older adults. This paper addresses this research gap by examining motivations to volunteer related to cultural generativity among Jewish older adults, a group that remains underexplored in research. Cultural generativity is defined as an impulse to pass down one's culture to the next generation, and thus to outlive the self. The Jewish community is notable for possessing high levels of social capital, indicated by close community ties and the large number of faith and culturally based organisations, and therefore makes them an important ethnocultural group to study. Semi-structured qualitative interviews were conducted with 20 adult volunteers age 65 and over. The guiding research questions for this study are: What are the motivations to volunteer among older Jewish adults? and Do these motivations align with the concept of generativity applied to Jewish culture? Data analysis identified three themes related to cultural generativity: volunteering to preserve and pass down Jewish traditions and teachings; a Jewish ethic of giving back perceived as a duty; and experiences of anti-Semitism and discrimination motivating Jewish participants to volunteer. Findings suggest the ways in which cultural generativity may be expressed through volunteerism.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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