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Enregistrement W4417115400 · doi:10.1016/j.jaging.2025.101381

Aging, death, and dying: Perspectives of older persons in the eastern region of Ghana

2025· article· en· W4417115400 sur OpenAlexaff
Mavis Dako‐Gyeke, Kwamina Abekah‐Carter, Richard Baffo Kodom, F. Akosua Agyemang, Vyda Mamley Hervie

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupQualitative researchGovernment (linguistics)Grounded theoryOlder peopleWelfareLife course approachQualitative property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The meanings older persons ascribe to aging, death, and dying vary across cultures; hence, the need to engage them to share their perspectives on these concepts. Drawing on the life course theoretical perspective, this study explored the beliefs of older persons about aging, death, and dying at Akropong and Adukrom in the Eastern Region of Ghana. Utilizing the qualitative research design, data were gathered from 34 older persons through in-depth interviews and focus group discussions. The data were transcribed and analyzed thematically, and the findings showed that aging is a life process that entails changes in a person's physical and mental capacities, as well as social roles. Additionally, participants shared their notions about aging well and the benefits of aging. Regarding death and dying, the participants indicated that these were inevitable phases of life and further made distinctions between good death and bad death. Moreover, they described uncertainties surrounding the dying process and the preparations they had made towards dying. The findings provide insights that could inform government policy, social work, and social welfare systems to support and enhance the well-being and self-worth of older persons in Ghana and beyond. This can be achieved through the provision of culturally grounded and contextually relevant care and interventions.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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