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Enregistrement W4399178724 · doi:10.4000/11qw5

Between Old and New Needs: The Issue of Inclusion of the Elderly before, during and after COVID-19. The Case of Rural Areas in Canada-Québec and Italy

2024· article· en· W4399178724 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marco Alberio, Rebecca Plachesi

Notice bibliographique

RevueInterventions économiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)PandemicContext (archaeology)Inclusion (mineral)Rural areaEconomic growthPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social vulnerabilityPolitical scienceDevelopment economicsPsychologyGeographyMedicinePsychological interventionNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the health crisis, the elderly were identified as being among those most at risk of developing complications in the event of contamination by the virus, so in Italy, Canada and many other parts of the world, various specific measures were implemented to protect them. However, these have mainly involved measures to reduce both physical and social contact. This has led to repercussions not only on the social and psychological well-being of seniors but also on their social participation and inclusion. According to these aspects, in this article we analyze the situations and experiences of the elderly (aged seventy and over) in rural areas, in Italy and Canada, trying to highlight the socio-territorial effects of this health crisis on seniors. Therefore, on one hand, the aim is to identify the aspects that have accentuated the vulnerability of seniors and, on the other hand, the protective and supportive measures that have enabled them to cope with the pandemic crisis and its consequences. Furthermore, we will illustrate the different efforts to respond to the complex issue of ageing (demographic dimension) within rural areas (socio-territorial dimension) in an emergency-pandemic context (socio-health dimension), asking whether or not the initiatives and processes implemented by a variety of actors (non-profit associations, local or public institutions) respond to the needs and requirements of seniors living (in) the areas under study.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,292

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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