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Enregistrement W4404931324 · doi:10.1017/s0714980824000370

“ <i>I have an image of myself, it’s strong and resilient”:</i> Assets Supporting Resilience of Older Adults and Their Communities during the COVID-19 Pandemic

2024· article· en· W4404931324 sur OpenAlexaffabout
Samantha A. Oostlander, Camille Joanisse, Linda Garcia, Michael S. Mulvey, Martine Lagacé, Sarah Fraser, Louise Bélanger-Hardy, Annie Robitaille, Margaret Gillis, Jill Courtemanche, Tracey O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisReflexivityPandemicResilience (materials science)Psychological resilienceCommunity resilienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Adaptation (eye)PsychologyValue (mathematics)2019-20 coronavirus outbreakGerontologySociologyQualitative researchSocial psychologyMedicineResource (disambiguation)Social science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite societal perceptions of older adults as vulnerable, literature on resilience suggests that exposure to adversity and resources gained with life experience contribute to adaptation. One way to explore the nature of resilience is to document assets supporting adaptation. Interviews were conducted with older adults living in Canada at two time points during the COVID-19 pandemic, September 2020-May 2021 (T1) and January-August 2022 (T2). Reflexive thematic analysis was completed to report on what older adults identified as assets and how they understood the value of those assets for resilience. Participants indicated that the potential value of their contributions went largely untapped at the level of the community but supported individual and household adaptation. In line with calls for an all-of-society approach to reduce disaster risk and support resilience, creating a culture of inclusivity that recognizes the potential contributions of older adults should be paired with opportunities for action.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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