Place inclusion for older LGBT+ people and older people with Learning Disabilities: UK organisational perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older LGBT+ individuals and those with Learning Disabilities (LD) have lived through eras of systemic stigma, exclusion, and social devaluation. The 46-month IncludeAge project (www.IncludeAge), funded by the UK Economic and Social Research Council, aims to examine the experiences of inclusion and exclusion among these groups and identify strategies to create more inclusive communities. By exploring both lived experiences and organizational perspectives, the project seeks to develop co-created solutions that enhance inclusion in place, space, policy, and practice. Eighty semi-structured interviews were conducted with advocacy and support groups for older LGBT+ and LD communities, age-related organizations, and third spaces such as churches, shops, hospitality, and welfare services. A thematic analysis of barriers and facilitators of inclusion across organizations in Scotland, England, and Wales was undertaken. Four key themes emerged as barriers to inclusion: (1) historical distrust and past negative experiences, (2) organizational limitations and financial constraints, (3) passive inclusion and limited visibility, and (4) digital (in)accessibility. Five themes were identified as facilitators: (1) communication and social networks, (2) external oversight mechanisms, (3) inclusive symbols and language, (4) stakeholder involvement, and (5) intergenerational initiatives. Findings highlight systemic, socio-structural, and psychological challenges in fostering inclusive environments. Despite these barriers, facilitators indicate that meaningful change is achievable. Strengthening organizational strategies and fostering sustainable institutional change are critical to building more equitable communities. Addressing these issues requires targeted policy interventions, cross-sector collaboration, and long-term investment in inclusive practices to ensure older LGBT+ people and those with LD are fully recognized and supported in society.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».