Towards Global Age-Friendly Cities: Determining Urban Features that Promote Active Aging
Notice bibliographique
Résumé
At the same time as cities are growing, their share of older residents is increasing. To engage and assist cities to become more "age-friendly," the World Health Organization (WHO) prepared the Global Age-Friendly Cities Guide and a companion "Checklist of Essential Features of Age-Friendly Cities". In collaboration with partners in 35 cities from developed and developing countries, WHO determined the features of age-friendly cities in eight domains of urban life: outdoor spaces and buildings; transportation; housing; social participation; respect and social inclusion; civic participation and employment; communication and information; and community support and health services. In 33 cities, partners conducted 158 focus groups with persons aged 60 years and older from lower- and middle-income areas of a locally defined geographic area (n = 1,485). Additional focus groups were held in most sites with caregivers of older persons (n = 250 caregivers) and with service providers from the public, voluntary, and commercial sectors (n = 515). No systematic differences in focus group themes were noted between cities in developed and developing countries, although the positive, age-friendly features were more numerous in cities in developed countries. Physical accessibility, service proximity, security, affordability, and inclusiveness were important characteristics everywhere. Based on the recurring issues, a set of core features of an age-friendly city was identified. The Global Age-Friendly Cities Guide and companion "Checklist of Essential Features of Age-Friendly Cities" released by WHO serve as reference for other communities to assess their age readiness and plan change.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».