Developing age-friendly communities: practice and policy initiatives from across the world
Notice bibliographique
Résumé
In the face of global challenges associated with population ageing, social exclusion and increasingly complex urban environments, there is an urgent need to understand how to make communities more age friendly. More specifically, there is a growing recognition that older people themselves have a key role to play in ensuring that their communities enable people to age well. This session brings together international researchers from a number of countries with an interest in exploring the relationship between well-being in later life and the social and physical environment in which people live. Rationale for choice of participants: In recent years, research across the world has begun to explore how to engage older people in identifying the factors that lead to age-friendly communities. Common themes in the research include a focus on the engagement of older people, valuing the ‘voice’ of older people, working in local communities/ neighbourhoods, and working collaboratively with local government and organisations involved with older people. This symposium brings together a group of these researchers from Canada, the UK, Australia and the USA, who are all working within their own policy contexts and with local seniors to develop local age-friendly environments. This session is aimed at reviewing the findings from different projects, identifying commonalities, and exploring strategies for future research. Novelty and scientific interest in the international research context: While the World Health Organization’s Age-friendly Cities Project (2006-2007) provided a high-profile demonstration of how urban environments are an important factor mediating the experiences and opportunities open to older people, it also demonstrated the effectiveness of a bottom-up, participatory approach. Panelists draw together this and other research that shows that empowerment of older people to work with others in their communities is an important way of optimizing their opportunities for health, participation and security as they age. The session builds on insights from complementary research in a variety of locations to explore how older people work with others to build age-friendly environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,100 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,015 |
| Communication savante | 0,021 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,071 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».