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Enregistrement W4363677059 · doi:10.56238/devopinterscie-160

LGBTQIA+ Elderly: How male gay men are affected by etarism

2023· book-chapter· en· W4363677059 sur OpenAlexaboutno aff
Victor Barbosa de Paula, Cesar Augusto Bana

Notice bibliographique

RevueSeven Editora eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Sexuality, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationHuman sexualityGerontologyQuarter (Canadian coin)PsychologyAffect (linguistics)SociologyGender studiesDemographyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elderly population (60 years or older) is the fastest growing in Brazil. By 2060 these individuals will represent a quarter of the Brazilian population, at least 25.5%, according to IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics) data from 2018. For this reason, both political, social, psychological, and health issues, as well as Geriatrics and Gerontology intensify their assessment and methodology, to adapt to all these problems that grow exponentially over time (Camarano and Kanso, 2010). The present work seeks to develop research related to how the different prejudices (homophobia and etatism) directed to the people of this population affected/affect their future, their present, and their past with a focus on the LGBTQIA+ population, focusing on the cut of gay men of this community, to understand how these people lived and how they were of Homophobia in times when they needed to hide their sexuality, how it affected or affects the way they perceived themselves back then and how they perceive themselves today, being elderly people and being within the LGBTQIA+ community, through semi-structured online entertainment. The adversities in the living conditions that this population faces can cause serious psychological problems, adding this to the lack of knowledge and research in this area, explains that aging within the the LGBTQIA+ community is an aspect of this population that needs to be discussed and studied, thus contributing to a better quality of life and aging of these people, without stigmas or prejudices.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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