Considering Cultural and Contextual Resources in Loneliness and Health Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Loneliness is a significant public health problem for older adults around the world. Cultural and contextual resources influence the experience of loneliness, and its impact on health outcomes. Yet, there is a dearth of literature that examines the experience of loneliness in non-westernized cultures, rural spaces, or under resourced settings. This symposium brings together gerontological scholars from counseling, occupational therapy, healthcare informatics, and social work to examine loneliness in older adults navigating French-Canadian, Latin American, and US contexts. Researchers will highlight unique cultural (e.g., linguistic, familism, gender) and contextual factors (e.g., rural, transitory housing, nascent geriatric healthcare infrastructure) that may contribute to the presence of loneliness and challenge intervention implementation. Researchers will discuss findings from projects that: 1) examine the relationship of loneliness and smoking behaviors in older adults living in transitory housing in the US; 2) explore physical health, social, and technology factors that individually and jointly enhance or assuage loneliness in older adults living in rural Indiana; 3) examine health factors that facilitate social participation, and barriers and facilitators to implementing socialization interventions to reduce isolation and loneliness in low-income French-Canadian older adults; and 4) synthesize findings on quantitative studies investigating the relationship of loneliness and cognitive health in more than 26,000 Latin American older adults. Together, these presentations acknowledge critical cultural and contextual challenges that influence the impact of loneliness on health. Further, presentations will inform loneliness prevention and treatment efforts and highlight unique strategies to reach and include underrepresented older adults.
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 | 0,057 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».