MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293243001 · doi:10.1177/07334648221118357

Understanding Social and Emotional Loneliness among Black Older Adults: A Scoping Review

2022· review· en· W4293243001 sur OpenAlexaffabout
Blessing Ugochi Ojembe, Michael Kalu, Chigozie Donatus Ezulike, Anthony Obinna Iwuagwu, Prince Chiagozie Ekoh, Oluwagbemiga Oyinlola, Temitope Osifeso, John Osuolale Makanjuola, Lydia Kapiriri

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityMcGill UniversityUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSocial isolationPsychological interventionEthnic groupPsychologyGerontologyMedicineSocial psychologySociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black older adults' (BOAs) experience of loneliness differs from other ethnic groups because of the disproportionate disadvantages faced across their life course. This scoping review aimed to describe the range of research on loneliness or subjective social isolation among BOAs, identifying the contributing factors to loneliness in this population, based on Weiss' Social provision Framework. Of the 15,345 initial retrieved citations from seven databases and corporate websites, we included 27 studies conducted in the USA, Nigeria, South Africa, Ghana, Canada, the United Kingdom, and Uganda. Studies reporting on BOAs' experience of loneliness focused on the influence of attachment, social integration, opportunity for nurturance, reassurance of worth, guidance, socio-economic factors, health-related factors and behaviors, and technology, media device possession and usage. There is a need for future studies to identify which social provisions (when targeted) could reduce loneliness, allowing clinicians to develop relevant interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied GerontologyMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207