EXPLORING IKIGAI AND LIVING WELL WITH DEMENTIA AMONG JAPANESE CANADIANS: A NARRATIVE AND ARTS-BASED RESEARCH STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Like many ethnocultural minority populations, Japanese Canadians have been underrepresented in research pertaining to experiences of living with dementia. Representation of how diverse populations experience living with dementia is necessary to further scholarship on the intersections of dementia and culture. Thus, we aim to explore how Japanese Canadians live well with dementia through the conceptual lens of ikigai, a Japanese wellbeing construct. In this two-phase study, we took a relational approach and recruited 4 people living with dementia and 3 of their care partners from the Japanese Canadian community. In the first phase, we conducted individual and dyadic narrative interviews to understand experiences of living well with dementia. In the second phase, we gathered in a group art-making workshop to enable participants to identify and express what they wanted others to know about how they live well with dementia. To ensure that individuals could participate meaningfully in their preferred language, the study was conducted in English and Japanese. Audio recordings from both phases were transcribed and analyzed through narrative inquiry. Through our study, we identified several ways Japanese Canadians maintained their ikigai to live well with dementia, including notions of balance, continuity, and gratitude. Our findings offer insights into the integral role of culture in living well with dementia, as well as the value of culturally nuanced and inclusive research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».