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Enregistrement W4389571501 · doi:10.1017/s0714980823000624

Age-Friendly Communities: Are they also “Friendly” for Death, Dying, Grief, and Bereavement?

2023· article· en· W4389571501 sur OpenAlexafffund
Julia Brassolotto, Albert Banerjee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensSt. Thomas UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAlberta InnovatesFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésGriefPalliative careInclusion (mineral)Value (mathematics)PsychologyGerontologyPublic relationsNursingMedicinePolitical sciencePsychotherapistSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The age-friendly movement aims to ensure that people can live healthy and meaningful lives as they age. It is committed to activity and inclusion, with policies, services, and structures that enable older adults to remain engaged in activities that they value. We suggest that there is further opportunity for communities to increase inclusion and reduce ageism by improving their "death-friendliness". A death-friendly approach could lay the groundwork for a community in which people do not fear getting old or alienate those who have. To this end, we consider the merits of the compassionate communities framework which has emerged out of palliative care and critical public health. Compassionate communities focus on end-of-life planning, bereavement support, and improved understandings about aging, dying, death, loss, and care. The age-friendly and compassionate communities initiatives are complementary in their objectives but have not yet converged in practice. We suggest that they should.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,020
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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