Social Isolation in Later Life: Extending the Conversation
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Avec le vieillissement de la population canadienne, l’isolement social des personnes âgées constitue une préoccupation croissante et une priorité d’action au niveau national. Bien que les risques individuels de l’isolement social des personnes âgées et les conséquences négatives sur leur santé soient relativement bien connus, les impacts des trajectoires de vie et des expériences collectives sont rarement considérés. Les définitions actuelles et les réponses à cet isolement social se basent sur des programmes qui tendent à privilégier les approches individuelles. Ici nous proposons que la discussion soit élargie afin de considérer les aspects sociaux et culturels de l’isolement social des personnes âgées. En particulier, nous suggérons que les définitions et les approches prennent en compte trois dimensions : les facteurs temporels, les facteurs spatiaux et les liens entre l’isolement social et l’exclusion. Ainsi, nous pensons qu’il serait possible d’élaborer une approche d’intervention plus inclusive face à l’isolement social des personnes âgées, et de développer les capacités en ce sens chez un plus grand nombre d’aînés, en vue de pouvoir répondre, en particulier, aux besoins des personnes âgées les plus vulnérables ou marginalisées.
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 | 0.017 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.017 |
| Research integrity | 0.009 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".