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Enregistrement W1994183577 · doi:10.1108/hcs-06-2013-0007

From Canada to Kircubbin: learning from America on housing an ageing population – part 2

2013· article· en· W1994183577 sur OpenAlexaboutno aff
Eileen Thompson

Notice bibliographique

RevueHousing Care and Support · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusterityOriginalityPopulation ageingPopulationPublic housingPrivate sectorEconomic growthValue (mathematics)Public relationsBusinessPolitical scienceSociologyEconomicsSocial scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to learn lessons from North America on housing an ageing population, both in terms of supporting people to “age in place”, and available options for those who need/wish to move. The project, funded by the Winston Churchill Memorial Trust, comprised a six-week travel fellowship to USA and Canada to meet with housing professionals from the public and private sectors and find out about best practice initiatives and efficient models for housing older people. Design/methodology/approach – The paper is in two parts, of which this is the second. Part 2 focuses on the links between housing and health and, recognising significant differences between the countries, draws out lessons which may be applied as similar challenges of austerity, an ageing population and the increasing interest in personal budgets are faced. Findings – There is no one size fits all approach to addressing the housing needs of the older population; a continuum of options across tenures is required. There are opportunities for growth in the private and non-profit sectors in terms of the provision of services for the ageing population. Large scale social change comes from better cross-departmental coordination and cannot be achieved by the isolated intervention of a single organisation. Originality/value – This was a unique opportunity to learn lessons from North America on how to effectively meet the needs of the older population, now and in the future. The findings are based on the personal observations and conclusions of a housing practitioner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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