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Enregistrement W4390081195 · doi:10.1093/geroni/igad104.2130

THROUGH THE LOOKING-GLASS: THE FAMILY SHAME OF ELDER ABUSE

2023· article· en· W4390081195 sur OpenAlexaff
Jessica Hsieh, Raza Mirza

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShameFeelingBlameThematic analysisPsychologyQualitative researchClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Elder abuse (EA) has been recognized as a serious public health concern. Recent studies have found that approximately 10% of community-dwelling, cognitively intact older adults experience some form of EA each year. Although EA research has made substantial progress, EA is often under-reported, with only an estimated 15% of cases being reported to formal support services. One of the main reasons for the under-reporting of EA is the victims’ feelings of shame, which have been shown to be exacerbated when the perpetrator is a family member and/or an individual with whom the older adults have close trusting relationships. Qualitative interviews conducted with 12 older adult (parent) and adult child caregiver dyads (n=24) revealed that older adults who experience EA by their adult children experience intense shame. Thematic analysis focused on what led to these feelings of shame, and this resulted in four main themes: (1) Failure in their role as a parent; (2) Adult children viewing them as powerless and unworthy; (3) Experiencing negative psychological effects; and (4) Self-blame. With a sense of responsibility to protect their family, older adults tend to keep ‘family shame’ to themselves, leading to a reluctance to disclose EA. As spouses and adult children, the two most common caregiving types, have also been reported to be the two most common groups of EA perpetrators, gaining a better understanding of the root causes of shame can help to support older adults in living safely in their homes and communities for as long as possible.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,297 · 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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