The Gentrification Acceleration Press Schema: A Critical Examination of Gentrification-Induced Displacement in Later Life
Notice bibliographique
Résumé
Aging in place is an important environmental consideration in gerontology from the standpoint of research and aging individuals. Although the majority of aging adults in the United States prefer aging in place to relocating to different environments (e.g., retirement communities and cohabitation with adult children), many barriers prevent this outcome. For example, for low-income and marginalized older adults, aging in place is far from a certainty due to historical disadvantages. Unanticipated changes to one's environment, such as neighborhood gentrification, may threaten one's ability to age in place. In certain circumstances, gentrification-induced displacement can lead older adults to experience severe outcomes such as later-life housing insecurity. In this paper, we use a person-environment fit framework and a competence-press model-gentrification acceleration press or GAP-to consider how environmental factors such as gentrification lead to displacement, directly affecting older adults' ability to age in place. By applying and expanding the GAP framework, we explore the contexts and other systemic factors that affect environments of underrepresented older adults and aging in place. Overall, we suggest ways that the GAP schema can guide important future research and help provide an age-inclusive framework for advocates of older adults wishing to age in place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».