MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7036056507

Aging Black and Lonely: A Narrative Experience of Black Older Adults in Canada

2022· dissertation· en· W7036056507 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSocial isolationNarrativePopulationPossession (linguistics)InterviewQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loneliness affects Black older adults (BOAs) in different and debilitating ways. BOAs aged 65 years and above make up 7.3% of the Black population and 15.9% of the total population of those aged 65 years and above in Canada. Also, the population of BOAs in Canada has doubled within the last two decades, highlighting the need to understand the unique experience of aging of this population, including their experiences of loneliness and social participation. Contrarily, there exist notable gaps within the loneliness literature on the experience of loneliness and social participation among BOAs living in Canada. This doctoral dissertation addresses these knowledge gaps by providing insight into the factors influencing social and emotional loneliness and lack of social participation among BOAs and proffers ways to address the issues, expressly informing future research, services, and programs targeting this group. This dissertation is comprised of four papers. Paper 1 is a scoping review of 27 articles that reveal the dearth of empirical evidence on the experience of loneliness or subjective social isolation and the contributing factors among BOAs in Canada. The data used for the remaining three papers were collected through 25 narrative interviewing conducted with 13 BOAs living in Hamilton and Windsor, Ontario. Findings from this paper shows that in addition to unavailability of social provisions (relational gains), loneliness among BOAs is exacerbated by socio-economic factors, health-related factors and behaviours, and technology, media device possession and usage. The results also indicate that there is need for inclusion of BOAs in loneliness research in Canada. Following Paper 1, Paper 2 investigates the unique experience of loneliness among BOAs living in Canada and the suitability of the social provision framework in identifying and understanding the experience of loneliness among this group. Findings from this paper demonstrates the significance of social connection, reliable relationships and relational gains in reducing and increasing experience of loneliness among BOAs. Paper 3 analyzes the constellation of factors that contribute to loneliness among BOAs and how they cope with their experience of loneliness. The results from this paper highlight the complex overlapping factors that contribute to the experience of loneliness among BOAs including time, sense of place and belonging, weak socio-personal interaction, and level of exclusions. Paper 4 and final paper uncovers the micro and macro level factors that hinder BOAs from participating in social programs and services and suggests ways to improve their social participation. Specifically, findings from this paper uncovers the need for programs and services that are culturally diverse and sensitive to the unmet needs of racialized and minoritized groups. Collectively, the four papers contribute to knowledge on the experience of loneliness among BOAs and contributory factors and highlight the need for more inclusive research and practice on addressing loneliness among this group.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2220,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)Même sujetLibraries and Information ServicesTravaux en français237 207