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Enregistrement W4417298897 · doi:10.1177/07334648251400896

The Role of Age-Friendly Environment in Promoting Healthy Aging: From Multidimensional Environmental Facets and Psychological Perspective

2025· article· en· W4417298897 sur OpenAlexaff
Minmin Jiang, Qunlong Wang, Zhu Hongying, Lu Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)ModerationFeelingPsychological interventionPerceptionContext (archaeology)Social environmentHealthy aging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-friendly environments are a key determinant of healthy aging, while subjective age is assumed to be a psychological factor affecting one’s behavior and well-being. This study explores how age-friendly environments play a role in promoting healthy aging through (1) putting macro-social and micro-family environments in the same context and (2) examining the moderating role of subjective age. In a random sample of 2,788 older adults, we found that (1) higher levels of age-friendly family and social environments were consistently associated with better health outcomes; (2) subjective age significantly moderated the social environment–frailty relationship (β = −0.26, p < 0.001), with stronger protective effects observed among those feeling older; and (3) specific social environment domains (life security and accessibility) showed particularly pronounced moderation effects by subjective age. These findings demonstrate that environmental and psychological factors jointly influence health states, and underscore the need for integrated interventions that enhance age-friendly environments and foster positive aging perceptions to optimize health in later life.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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