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Enregistrement W4381716254 · doi:10.1080/08959420.2023.2226343

Are Age-Friendly Communities “Friendly” for All? Perspectives from LGBTQ2S+ Communities

2023· article· en· W4381716254 sur OpenAlexafffundabout
Emma Lipinski, Arne Stinchcombe, Kimberley Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEmployment and Social Development Canada
Mots-clésPopularityQueerLesbianPublic relationsPsychologySociologyPolitical scienceSocial psychologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-friendly initiatives have grown in popularity in their efforts to promote active aging among older adults in Canada and other countries worldwide. However, these initiatives often overlook underrepresented populations, such as lesbian, gay, bisexual, trans, queer, and two-spirit (LGBTQ2S+) older adults, who have unique social and historical contexts which impact their aging experiences. The study involved a survey and key-informant interviews with local leaders, volunteers, staff, and/or LGBTQ2S+ older adults involved in initiatives that were both age and LGBTQ2S+ friendly to explore what it means for a community to be age and LGBTQ2S+ friendly and learn what can further be done to promote these communities. Through a qualitative template analysis, our findings suggest that safety within the social environment should be at the forefront of age-friendly policy initiatives. Considerations and avenues to create this safety and an overall culture of acceptance for all older adults include recognizing generational differences among aging cohorts, increasing LGBTQ2S+ visibility and involvement and highlighting the importance of policy and cultural humility. These considerations and the voices of LGBTQ2S+ older adults need to be integrated into age-friendly community planning and policies to ensure they are inclusive and that all older adults feel safe and can thrive within their communities.

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)0,001
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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