BENEFITS OF VOLUNTEERING ON RESILIENCE WITH AGING: A CASE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the study of volunteering among older adults continues to evolve, questions of the benefits of volunteering are of growing interest to many researchers. Volunteering may develop resilience in older adults as it can serve as a coping strategy as they recover from adverse events or other life challenges. We explored the perceived benefits of volunteering on resilience in later life among older adults who perform Korean traditional dance on voluntary basis. We used a qualitative design with a case study method. In this study, older adults’ volunteer dance performing was taken as a case. A case design enables researchers to understand social and cultural phenomenon in depth using a wide range of data collection and analysis methods. Thirteen volunteer performers of Korean traditional dance whose ages ranged between 61-74 years were recruited for in-depth interviews (11 females and 2 males). The analysis of the transcripts generated five themes related to the benefits of volunteering: (1) finding a sense of self-worth through serving others, (2) finding a sense of purpose, (3) experiencing gratitude, (4) renewing a younger self, and (5) building companionship. The findings of this study provided an empirical support showing how volunteering experience benefited resilience among the volunteers in the face of challenges associated with aging by maximizing positive physical, social, and psychological outcomes through involvement in voluntary dance performance. The findings also provide guidance for researchers and practitioners in positions to better serve older adults and thereby suggest volunteering as a resilience strategy in later life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».