Aging in Rural Canada: A Retrospective and Review
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La recherche sur le vieillissement en milieu rural s’est développée considérablement depuis la publication du livre,Aging in Rural Canada(Butterworths, 1991). Le but de cet article est double : de fournir une rétrospective sur les questions de viellissement en milieu rural tirée de ce livre, et une revue de la littérature canadienne sur le vieillissement en milieu rural depuis sa publication. L’examen met en évidence les nouvelles orientations dans les définitions conceptuelles du « rural », et dans les questions de l’engagement social, l’indépendance, les réseaux familiaux et sociaux et les services ruraux et la santé. Deux perspectives principales de recherche sont évidents. Le point de vue ou l’optique d’analyse de la marginalisation se concentre sur les personnes âgées en milieu rural ayant des problèmes de santé, mais n’a pas inclus celles qui sont marginalisées par la pauvrété ou le sexe. L’optique d’analyse du vieillissement sain se concentre sur les contributions et l’engagement, mais a omis la recherche sur les relations sociales et la qualité de l’interaction familiale. Le rapport comprend un appel s’interroger sur l’interaction entre les gens et leur lieu de vie et à comprendre les enjeux de la diversité en milieu rural et le processus de vieillissement en milieu rural.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.038 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".