LA AMIGABILIDAD DE LAS CIUDADES CON LOS ANCIANOS: EL CASO MALMÖ; SUECIA
Notice bibliographique
Résumé
En la historia reciente de las ciudades algunos grupos sociales como las personas con alguna inca -pacidad, los niños y los ancianos tienen dificultades para usar sus infraestructuras y sus servicios, es decir, las ciudades no son amigables con ellos; en el caso particular de los ancianos, además de su marginalización, hay que agregarle que su número es creciente y que en el año 2050 serán la cuarta parte del total de la población mundial. El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que permita cuantificar la amigabilidad de las ciudades con sus adultos mayores, y aplicarla, en la ciudad de Malmö, Suecia. Se identificaron cinco variables en el ambiente físico de las ciudades que determinan su amigabilidad con los ancianos y se evaluaron 27 indicadores en 54 puntos de la ciudad para cuantificar estas variables y obtener su grado de amigabilidad con los ancianos.Recent history of cities shows that some social groups, principally the disabled, children and the elderly, have been marginalized. In large part, these groups still have limited access to city infra -structures and services and they often regard cities as being unfriendly places. With regard to the aged, the numbers of elderly are increasing each year, with seniors expected to represent nearly one-quarter of the planet’s population by the year 2050. This study identified five variables of the physical environment of cities that determine their level of friendliness to the elderly and 27 indicators to quantify these variables. An evaluation of these indicators was performed at 54 refer -ence points of the city of Malmö, Sweden in order to arrive at a classification of the city’s degree of elderly friendliness.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».