Unpacking the phenomenon of social isolation through the unique experiences of autonomous older adults living in social housing
Bibliographic record
Abstract
Nous pouvons constater une augmentation des politiques et programmes qui ont pour mission de briser l'isolement social. La plupart de ces programmes sont centrés sur des études qui n'incluent pas le point de vue des personnes âgées. Il est primordial de considérer la perspective unique des aînés pour s'assurer que les besoins de cette population soient répondus. En utilisant une approche phénoménologique, cette étude qualitative a comme but de remplir cette lacune méthodologique, en explorant la façon dont six personnes âgées gèrent leur isolement social. Tous les participants résident en logement social à Montréal et ont été identifiés comme personnes isolées par leurs fournisseurs de services. L'étude effectuée a démontré que les aînés s'auto protègent de l'isolement social par le biais des activités ciblées, surtout à l'intérieur de leurs logements ou bâtisses, et aussi par la rétention des relations sociales à bas risques. Les résultats rapportés possèdent des implications politiques et pratiques, tels que le besoin de porter un regard critique ses les notions de bien vieillir et d'accommoder les personnes âgées dans leur milieu de vie avec des espaces accueillants et sécuritaires.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".