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Enregistrement W4405961657 · doi:10.1093/geroni/igae098.0921

OVERCOMING APATHY AMONG OLDER COMMUNITY DWELLERS IN RURAL NORTHERN BC: THE BENEFITS OF ENGAGING IN AN EBOOK CLUB

2024· article· en· W4405961657 sur OpenAlexaffabout
Aderonke Agboji, Shannon Freeman

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyClubGerontologyMedicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The study aimed to investigate the impact of an eBook Club on the apathy and overall well-being of older adults dwelling in rural community settings. Employing a mixed-method approach, the research gathered data through surveys and interviews both before and after the program implementation. We recruited twenty-eight older adults, aged between 60 and 86 years, predominantly female (23 out of 28) from three communities in Northern British Columbia, Canada. Each participant was provided with a Kobo eReader loaded with books tailored to their interests, alongside a tutorial for using the device. Each eReader was linked to the public library, facilitating easy access to a broader range of books. The eBook Club convened weekly for sessions lasting 45 minutes to an hour, with groups capped at four members, over a span of 4 to 6 weeks. Initially, about half of the participants (10 out of 28) reported apathy. Remarkably, by the program’s conclusion, these individuals unanimously reported a decrease in apathetic feelings. Additional benefits noted by participants included enhanced mood, improved social connections, and sustained engagement with reading activities beyond the club meetings. We concluded that a relatively straightforward intervention like the eBook Club can significantly ameliorate symptoms of apathy and bolster the overall well-being of older individuals in rural community settings. While initial challenges with the Kobo eReader were reported, the collective support and encouragement within the group played a crucial role in overcoming these obstacles, underscoring the value of peer support in facilitating the adoption of new technologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,303 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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