O impacto da urbanidade no envelhecimento humano: o que podemos aprender com a estratégia Cidade Amiga do Idoso?
Notice bibliographique
Résumé
Todos percebemos que os estímulos do ambiente afetam nosso bem-estar, porém pouco refletimos sobre eles e, menos ainda, manifestamos nossas impressões e reivindicações publicamente de modo eficiente, em busca de soluções que possam beneficiar a coletividade. O planejamento dos espaços construídos nas cidades encontra conexões importantes entre as diversas disciplinas que compõem a Gerontologia Ambiental, mas raramente se apoia em relatos organizados das experiências vividas, especialmente pela percepção de idosos e de profissionais que os atendem. A urbanização traz consigo bônus e ônus: apesar do potencial aumento das interações humanas, a geração de impactos nocivos ao ambiente pode prejudicar os encontros, criando distanciamentos e transformando a convivência social. A estratégia da Organização Mundial de Saúde – OMS, estabelecida pelo projeto Cidade Amiga do Idoso e proposta como diretriz aplicável a diferentes contextos geopolíticos, cria a oportunidade de se extraírem impressões daqueles que vivem nos lugares pesquisados, oferecendo importantes subsídios para ações governamentais. Pode conferir legitimidade às manifestações, visto serem apoiadas no Protocolo de Vancouver e coletadas para análise de modo científico. A lição mais importante é a oportunidade em oferecer vez aos cidadãos para que exponham suas percepções sobre demandas relacionadas à cidade, valorizando suas opiniões. Certamente este é um caminho mais democrático e autêntico de cidadania, em que o protagonismo se manifesta de fato e os direitos humanos podem ser mais bem atendidos.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».