Strengthening Personal Capacity of Older Adults in Culturally Diverse Context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The critical interplay of cultural diversity, digital access, lifelong learning, and personal capacity is a key focus, particularly for older adults in multicultural settings. These complex factors across diverse landscapes demand exploration to address challenges and enhance well-being. This symposium presents five studies examining personal capacity, social resilience, mental health, digital inclusion, and community empowerment among aging populations, spotlighting South Asian elders in Hong Kong, racialized immigrants in Canada, older adults in China, vulnerable seniors in Hong Kong’s digital context, and older Chinese immigrants in Canada. These studies underscore the need for culturally congruent, tech-savvy, and education-driven interventions. They highlight challenges in social connectivity, community engagement, mental health, digital literacy, and discrimination, alongside the power of intergenerational ties and learning. Critical elements like cross-cultural understanding, resilience depth, access to community, digital, and educational resources, family dynamics, and unmet care needs significantly shape older adults’ lives. The research strongly supports culturally attuned, digitally inclusive, and learning-focused policies and practices. It emphasizes empowerment, resilience-building, mental health support, digital capacity enhancement, and community advocacy tailored to diverse identities and needs. These findings are vital for crafting targeted interventions, policies, and frameworks to overcome unique barriers faced by ageing individuals in culturally diverse, digitally advancing, and socially evolving contexts worldwide. International Aging and Migration Interest Group Sponsored Symposium
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».