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Enregistrement W4312036812 · doi:10.1093/geroni/igac059.2701

UNCOVERING THE POSITIVE ASPECTS OF CAREGIVING: A PROFILE OF CAREGIVERS’ DEMOGRAPHIC AND CARE CONTEXTS

2022· article· en· W4312036812 sur OpenAlexaff
Yeonjung Lee, Alex Bierman

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyVariance (accounting)Explained variationSample (material)Developmental psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Burden and benefits of caregiving experiences can coexist. The objective of this research is to describe and compare the predictors of the two intertwined caregiving experiences. This study examines how the variations in caregiving experiences can be explained in terms of both positive and negative aspects of caregiving, respectively by demographic characteristics and care related contexts. The Caregiving, Aging, and Financial Experiences study is a national survey intended to examine social conditions and well-being among a representative sample of 4,010 Canadians between age 65 and 85. Within the sample, 1,641 informal caregivers are the focus of the current analysis. Scales of positive and negative caregiving experiences are employed. Findings based on principal axis factor analysis shows that there is clear separate factor loadings between the positive and negative caregiving experiences. Subsequent seemingly unrelated regression analysis shows that there are similarities as well as differences in predictors between the two caregiving experiences. Lastly, the variance explained differs markedly between the two measures, with over 26% of the variance in negative caregiving accounted for by demographic and caregiving factors, but less than 4% of the variance in positive caregiving. This study demonstrates that positive aspects of caregiving is not simply the flip-side of negative caregiving. Standard predictors do not sufficiently explain positive caregiving as well as negative caregiving. Consequently, greater attention to factors that account for positive aspects of caregiving is warranted for an inclusive understanding of caregiving experiences.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations0
Publié2022
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