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Enregistrement W4366603132 · doi:10.1177/07334648231172353

A Profile of Positive and Negative Caregiving Experiences Among Canadian Older Adults: The Relevance of Demographic and Care Contexts

2023· article· en· W4366603132 sur OpenAlexafffundabout
Yeonjung Lee, Alex Bierman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySample (material)GerontologyRelevance (law)Variance (accounting)WarrantClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the predictors of burdens and benefits of informal caregiving to caregivers by examining how demographic characteristics and care contexts simultaneously predict separate scales of positive and negative caregiving experiences. The Caregiving, Aging, and Financial Experiences study is a national survey which examines a representative sample of 4010 Canadians between the ages of 65 and 85, including 1641 informal caregivers that are the focus of the current analysis. Seemingly unrelated regression analyses show that there are similarities as well as differences in predictors between the two caregiving experiences. More frequent involvement in caregiving is associated with greater negative caregiving experiences but those are not significant predictors for less positive caregiving experiences. This study demonstrates that there are some overlaps of determinants of the two caregiving experiences, and a few of them are distinct. Further studies should warrant to identify additional, unobserved factors explaining variance in positive caregiving experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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