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Enregistrement W4366278353 · doi:10.1186/s40359-023-01153-y

Explaining the process of formation of ageism among the iranian older adults

2023· article· en· W4366278353 sur OpenAlexaff
Ameneh Yaghoobzadeh, Parvaneh Asgari, Alireza Nikbakht Nasrabadi, Jila Mirlashari, Elham Navab

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological researchProcess (computing)Cognitive psychologyEpistemologyDevelopmental psychologySocial psychologyPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ageism is considered as one of the consequences of the industrialization of societies, which appears in various forms in different cultures. This study aimed to explain the process of formation of ageism among the older adults people. METHODS: The research was conducted using grounded theory method. Data were collected from 28 participants using in-depth semi-structured interviews and field notes. Data were analyzed using open, axial, and selective coding. RESULTS: Fear of loneliness and rejection striving to tackle ageism "was identified as the core category of the study. Concepts such as "family context" and "cultural context" were relevant. After identifying the strategies used by the older adults in response to the context ("maintaining integrity", "socio-cultural care" and "proper health care", "striving to tackle ageism") was the most important process in ageism by the Iranian older adults. CONCLUSION: Findings of this study indicated that individual, family and social factors play an important role in the process of ageism among the older adults. These factors sometimes exacerbate or moderate the process of ageism. By recognizing these factors, various social institutions and organizations (including the health care system and the national media (radio and television)) can help the older adults achieve successful aging by emphasizing the issues related to the social aspect.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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