Uncovering key determinants of well-being among older Canadian retirees in New Brunswick: Protocol for a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To uncover the key determinants of physical, mental, social, financial, and spiritual well-being among older Canadian retirees living in New Brunswick and explore how individual, community, organizational, and societal factors interact to shape healthier, more fulfilling aging. DESIGN: Explanatory sequential mixed-methods study guided by the Socio-Ecological Model. METHODS: A cross-sectional survey will be conducted with 600 retirees aged 65 and older using the WISE Scale, a multidimensional measure of well-being. Surveys will be offered online and in person with accessibility supports. Data will be analyzed in SPSS using descriptive statistics and multiple regression. A purposive subsample of 15-25 participants will be invited for semi-structured interviews to enrich understanding of survey findings. Interviews will be thematically analyzed in NVivo, following the four pillars of trustworthiness. Triangulation will integrate quantitative and qualitative findings. DISCUSSION: The study will generate detailed insights into how multiple layers of influence affect older adults' well-being in retirement, addressing critical gaps in research, policy, and practice. Findings will inform tailored community programs, effective strategies for healthcare providers, equitable policies, and age-friendly supports that promote holistic well-being for older retirees in New Brunswick, particularly among English-speaking populations. By identifying specific factors that enhance or hinder well-being, this research will support more responsive and inclusive strategies for healthy aging.
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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 | 0,040 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,006 |
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 ».