Psychosocial aspects of successful ageing and resilience: critique, integration and implications / Aspectos psicológicos del envejecimiento exitoso y la resiliencia: crítica, integración e implicaciones
Notice bibliographique
Résumé
As the number of older adults increases worldwide, it is becoming increasingly important to find effective ways of fostering better ageing trajectories. The models used to shape this process inform research, policy and practice and impact older adults themselves. Two important ageing models are successful ageing (SA) and resilience (RES). Aligning the conceptual framework in research contexts with those of older adults’ perspectives is an integral component of driving forward the research agenda in a manner that has the greatest potential to benefit older adults. Studies conducted with laypersons indicate that psychosocial components are important components of successful ageing models; therefore, it is imperative that these non-biomedical components are incorporated. There are many similarities between SA and RES models, but an important distinguishing feature is the incorporation of adversity into conceptualizations of resilience. SA models suggest high levels of functioning as a requirement for ageing successfully, regardless of the circumstances the individual experiences; resilience models take into account the level of adversity being experienced by the individual. Individuals can demonstrate RES by having a more positive outcome than would be expected given their level of adversity. The incorporation of psychosocial constructs into SA models and the integration of SA and RES paradigms has important implications for research and for older adults themselves. Through the promotion of models of ageing that include psychosocial components and elements of adversity, greater generalizability to a broader population is possible with enhanced potential for research derived from these efforts to more positively influence individuals’ trajectories of ageing.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,030 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».