Bibliographic record
Abstract
Dans l’ordre mondial actuel, l’augmentation de la population âgée a des répercussions importantes sur les structures sociodémographiques. Elle s’accompagne d’un déclin du rôle traditionnel de l’aidant et par conséquent de l’avènement de systèmes de soins alternatifs pour les soins de fin de vie (SFV). Cependant, les constructions socioculturelles sous-jacentes des SFV varient selon les pays, avec des différences marquées entre les pays occidentaux et non occidentaux, par exemple l’Inde. Peu de recherches ont porté sur les SFV en général ou en Inde plus particulièrement. Ainsi, cette étude a pour objet les perceptions de bien-être et des préparatifs de fin de vie réussis de 390 personnes âgées (> 60 ans) résidant dans le district périurbain du Bengale occidental, en Inde. Les enquêtes empiriques révèlent trois grands aspects thématiques du bien-être liés aux soins de fin de vie : a) les perceptions du vieillissement ; b) les perceptions du bien-être dans un contexte social en mutation ; et c) les perceptions de la fin de vie. Les résultats de cette étude indiquent que les perceptions du bien-être des personnes âgées vis-à-vis de leurs soins de fin de vie sont principalement influencées par l’existence de liens sociaux forts et le maintien à domicile. Les résultats de cette étude devraient aider à guider l’élaboration de politiques efficaces en Inde, qui pourraient être appliquées à d’autres pays en développement.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.947 | 0.954 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".