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Enregistrement W4411505074 · doi:10.1007/s10823-025-09538-9

Distinguishing Abuse from Caregiving in Rural Nigeria: Older Adults’ Perspectives

2025· article· en· W4411505074 sur OpenAlexaff
Tochukwu Jonathan Okolie, Patricia Uju Agbawodikeizu, Prince Chiagozie Ekoh, Ngozi E. Chukwu

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectElder abusePsychologyGerontologyLocal government areaGovernment (linguistics)Suicide preventionMedicinePoison controlLocal governmentPsychiatryEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Nigeria, older adults face numerous challenges that undermine their well-being and overall life satisfaction. These challenges include but are not limited to health challenges due to biological consequences of ageing, ageing stereotypes, abuse, and neglect. This study explored abuse of rural-dwelling older persons within informal caregiving settings, focusing on older adults' perspectives of some caregiving styles adopted by their caregivers. Data were obtained using semi-structured interviews with 16 older adults 60 years and above, in a rural community in Awgu Local Government Area (LGA), Enugu state. The data were analysed thematically. Findings revealed that some abusive behaviours that pass as appropriate caregiving styles include restricted movements, forcing older people to eat or take medications and collecting their money/properties. Most of the sampled older adults were found to have negative perceptions about these caregiving styles, while other participants downplayed them as a regular caregiving pattern. The study recommends that caregivers undergo training on appropriate styles for caring for their older adults in rural Nigeria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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