Combatting Older Adult Loneliness: It Takes a (Blended) Village
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Older adults have been thrown into the spotlight of the COVID-19 pandemic and the bright lights have exposed both societies’ admirable and deplorable traits. We have seen stories of heart-warming compassion and deep-rooted ageism. From the appalling #boomerremover hashtag to the calls for mandatory quarantines for those over 70 years of age, public responses to COVID-19 demonstrate the role of age and (dis)ability in amplifying social and spatial inequalities. Although these reactions are unfounded, unethical, and have not received widespread political support, they do highlight the distressing interrelation of several truths: society at large is aging; older adults are at higher risk for developing more serious complications from COVID-19; and the social and physical infrastructure of cities has not been built to support the needs of older adults. In addition to the risks of COVID-19, the confluence of these three realities has potentially exacerbated a second public health crisis: loneliness. And as in the case of COVID-19, older adults are particularly susceptible. In this chapter we examine the relationship between COVID-19, social distance, social isolation, and loneliness with a focus on the older adult experience in urban and suburban environments. In addition to outlining the risks faced by older adults in times of crisis, we explore opportunities to strengthen social bonds while physically distancing through the development of blended communities or virtual retirement villages. Using the experience of the Oakridge Seniors Association in suburban Calgary, we offer targeted recommendations for community leaders and policy makers on how to minimize risk and maximize social cohesion by embracing communication technology while remembering the importance of human interaction. (Chapters Eleven and Twelve also explore the theme of self-organization in the face of the pandemic, but from the perspective of different national contexts and social categories.)
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle