Arabic-speaking older immigrants’ perceived acceptability of interventions for preventing elder abuse
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Although research has identified interventions to address risk factors for elder abuse, it is unclear which interventions are relevant to specific immigrant communities. This study examined how Arabic-speaking immigrants in the Greater Toronto Area perceived the acceptability of interventions for elder abuse and explored gender differences in these perceptions. Methods: Older women and men (N = 37) who self-identify as Arabic-speaking immigrants residing in the Greater Toronto Area rated the acceptability of 14 interventions. The literature describes these interventions as addressing the risk factors for elder abuse as reported at the levels of older adults, the family, their relationship, and the social environment. Four items, adapted from a validated measure, were used to assess the interventions’ acceptability. The data were analyzed using descriptive statistics (objective 1) and independent sample t-test (objective 2). Results: Arabic-speaking older immigrants perceived five interventions to prevent elder abuse in their community as highly acceptable: case management, community outreach, advocacy, community-outreach programs, and peer-support programs. Gender differences were found for four interventions: two interventions (case management and community outreach) targeted older adults, one intervention (education) targeted the family, and one (advocacy) focused on the social environment. Conclusion: Findings can inform service providers, managers, and policymakers about which interventions must be prioritized to address elder abuse in the Arabic-speaking immigrant community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».