WORKING WITH DIVERSE ELDERS IN RURAL COMMUNITIES (OPPORTUNITIES AND STRENGTHS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The focus of this symposium is to discuss the opportunities and strengths of working with diverse elders and older adults in rural communities. Accounts of field experiences will be shared, and methods of utilizing existing data that hold promise for addressing current problems; along with building the foundation of communication and relationship requisite to successful design, development, and implementation of improvements will be described through various studies with rural and/or indigenous peoples. We will discuss the role of social determinants of health, race, and rurality on frailty trajectories utilizing data from the National Health and Aging Trend Study. An innovative approach for leveraging older adult farmers’ expertise to facilitate effective emergency decision-making in Fraiser Valley, British Columbia, Canada, will be described. Ongoing research with Alaskan Native Elders provides insight into the need for effective research with Indigenous cultures, especially Elders, by developing trusting and mutually beneficial relationships. Research strategies involved historical, social, cultural, and inter-relational perspectives. Insight into how Cuidando con Respeto, a program with Latinx elders, builds bridges to health care and mutual understanding nurtured at the community level and shows promise in empowering caregivers within a familismo-culturally relevant manner will be shared. The use of mobile pain applications and considerations when designing health technology will be examined with diverse older adults.
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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 | 0,013 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».