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Record W2796162038 · doi:10.1017/s0714980818000090

Later-Life Homelessness as Disenfranchised Grief

2018· article· fr· W2796162038 on OpenAlexaffabout
Victoria Burns, Tamara Sussman, Valérie Bourgeois-Guérin

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsMcGill UniversityUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsDisenfranchised griefGriefPsychologyAngerPerspective (graphical)PopulationPerceptionSociologySocial psychologyPsychiatryDemography

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Bien que l’itinérance chez les personnes âgées soit un sujet qui se soit développé ces dernières années, peu de recherches ont considéré les expériences des « nouveaux » itinérants plus âgés à partir de leur propre perspective. La présente étude, reposant sur la théorie constructiviste, vise à combler cette lacune en explorant les liens entre la perception sociétale de l’itinérance et du vieillissement, d’une part, et l’accès au logement et aux services, ainsi que la perception de soi, d’autre part, pour 15 personnes âgées vivant dans des refuges d’urgence pour sans-abris à Montréal (Québec, Canada). Les résultats démontrent que l’itinérance provoque une réaction de deuil caractérisée par le choc, le désespoir, la colère et, dans certains cas, le soulagement. Le fait d’entrer en contact et de recevoir de l’appui d’autres personnes vivant dans les refuges et du personnel sur place ont aidé les participants à reconnaître et à faire le deuil de leurs pertes. Cependant, les conditions difficiles de la vie en refuge, le stigma associé au vieillissement et à l’itinérance, et la non-reconnaissance ou l’absence de validation des expériences de deuil ont contribué à empêcher la reconnaissance du deuil. La conceptualisation de l’itinérance au grand âge comme un deuil non reconnu contribue aux études concernant le vieillissement et l’itinérance, et trace une nouvelle voie pour améliorer la compréhension et la validation des expériences d’une population vulnérable et âgée en croissance.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.837
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.276 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations25
Published2018
Admission routes2
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