Evolving perspectives on successful aging in Singapore: Multigenerational insights from focus groups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding what successful aging means to future older adults (currently aged 30s-50s) is crucial for providing relevant support that enables them to age successfully. Their expectations and needs may vary from those of current older adults (60+), shaped by different socio-economic and cultural contexts. While most research in successful aging focuses on current older adults, limited work has been done among the younger generations. Our study aimed to fill this gap by summarizing novel insights on successful aging from multiple generations of adults. Our study engaged 35 participants, and they were from diverse age groups (30s to 60s and over), genders, income levels, and ethnicities (Chinese, Malay, Indian). Each participant completed one focus group discussion which lasted up to 90-minutes. We used semi-structured questions, scenarios, and descriptions of community-based programs around Asia. We conducted inductive thematic analysis of the data. Successful aging involves embracing circumstances: 1. Everchanging life journey, 2. Unconventional family structure, and 3. Emerging technology. First, everchanging life journey is impacted by various factors such as health, finances, and social roles. Second, unconventional family structure is shaped by younger generations’ different perspectives towards marriage, children, and living arrangements. Third, emerging technology such as artificial intelligence, applications, and robots is being used to advance financial planning, health management, and social connectedness. Younger generations in our study perceived successful aging as embracing three circumstances, i.e., everchanging life journey, unconventional family structure, and emerging technology. A series of future studies is warranted to inform services providers about these three circumstances and to facilitate them to use these insights to develop new programs. This is to optimize the future of successful aging among our younger generations. Key messages • Understanding younger generations’ needs is key to tailoring support for successful aging. • Future research could consider their evolving perspectives and needs to recommend appropriate public health support in their aging process.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».