Volunteerism, Health, and Civic Engagement among Older Adults
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ En Amérique du Nord, 40 à 50 pour cent des aînés participent activement à titre de bénévoles officiels à la prestation de divers services de santé et de services sociaux. Nous avons passé en revue des études empiriques sur les raisons motivant le bénévolat chez les aînés, ainsi que sur les bienfaits sur le moral et la santé que ces derniers tirent de cette expression d'altruisme. La connaissance de la nature exacte et du nombre d'activités bénévoles nécessaires pour produire ces effets est limitée, et les études n'ont pas encore permis de déterminer les mécanismes behavioristes et psychologiques en cause. Nous proposons que les aînés bénévoles pourraient jouir d'une bonne santé et vivre longtemps parce que, en étant utiles à d'autres, ils ont le sentiment qu'on a besoin d'eux et qu'ils sont appréciés. Nous présentons plusieurs points de vue théoriques sur l'importance du bénévolat au plan du développement personnel, discutons des défis imposés au bénévolat par la génération du baby-boom, et déterminons les priorités futures en matière de recherche.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".