SOCIAL EXCLUSION AMONG OLDER WOMEN IN RURAL CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a burgeoning population of older adults globally and there is an increasing urgency in the policy literature to understand the health issues facing this population. A social exclusion lens provides an opportunity to understand health inequity and disadvantage among vulnerable populations. There is limited research examining how social exclusion plays out for older women, particularly in the rural context. This study examines the social exclusion experiences of Canadian, rural, older women and highlights policy implications for global health practitioners. Methods: Guided by the principles of interpretive description, this qualitative study included eight participants who identified as women, 65 years or older, spoke English, and who lived alone in private households in rural communities of Durham Region, Ontario. Concurrent data collection and analysis was conducted using an inductive approach. One-to-one, semi-structured interviews were completed. Findings: Six themes illuminate the exclusion experiences of rural, older women and they include: “Expectations of ageing in rural communities”; “Navigating the tensions of belonging within the social fabric”; “Singlehood isolation”; “Driving independence”; “Health infrastructure and changing personal health”; “Affording ageing”. Implications & Contributions: The study adds a Canadian, rural perspective to the global conceptual literature on social exclusion. It illuminates the unique ways in which female gender and rural context influence social exclusion experiences. Implications for global health policy include: recognizing health as a key category of exclusion and the need to address health equity, adopt a gender-specific and life-course approach to address social exclusion, foster a sense of belonging and peer connection, utilize unconventional channels for engagement, implement social support schemes and health programming which considers non-traditional families or single status as norm for family composition, and support affordable access to health-promoting programs and services.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».