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Enregistrement W4297494780 · doi:10.1177/13634607211060833

Aging out: Place and sexuality

2022· article· en· W4297494780 sur OpenAlexaff
Liesl L. Gambold

Notice bibliographique

RevueSexualities · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityGender studiesSociologyTransgenderAmenityAging in placeLesbianSuccessful agingPsychologyGerontologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores LGBT retirees as agents of change who are renegotiating the terms of healthy aging in place and expanding our understanding of lifestyle and retirement migration. For the first time in history, a generation of self-identified lesbians, gay men, bisexuals, and transgender individuals have entered retirement. However, their subjective experiences have largely been glossed over in popular discourses of successful aging and migration in heteronormative society. This article explores why and how older LGBT people are choosing housing options to age “out of place” in order to support their sexual lives and identities. Examining the everyday experiences of these seniors—members of a double minority, both aged and LGBT—allows us to disrupt the idea of what healthy “aging in place” means and when it might actually be unhealthy. Employing standpoint theory pushes the analysis of marginalized voices to the fore and allows us to ask about these seniors’ subjective realities. What results is a reimagining of the aging landscape. Interview data from LGBT seniors who have migrated to LGBT naturally occurring retirement communities or LGBT-focused housing complexes in France, Sweden, and Germany are used to stretch our notions of wellbeing and aging in place for these diverse retirees. One finding is that for these LGBT seniors, disrupting social norms by aging out of place is not escapist or amenity-seeking, but is key to honoring their sexuality and aging process in a safe and supportive environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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