How ‘age-friendly’ are rural communities and what community characteristics are related to age-friendliness? The case of rural Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Since the World Health Organization introduced the concept of ‘age-friendly’ communities in 2006, there has been rapidly growing interest in making communities more age-friendly on the part of policy makers world-wide. There is a paucity of research to date, however, that has examined age-friendliness in diverse communities, particularly in rural communities. The main objective of the study reported in this paper was to examine whether age-friendliness varies across community characteristics, such as a population size. The study was based on surveys administered in 56 communities throughout Manitoba, a mid-Western Canadian province, in the context of a needs assessment process for communities that are part of the Age-Friendly Manitoba Initiative. A total of 1,373 individuals completed a survey developed to measure age-friendliness. Domains included the physical environment; housing options; the social environment; opportunities for participation; community supports and health-care services; transportation options; and communication and information. Community characteristics were derived from census data. Multi-level regression analysis indicated that the higher the percentage of residents aged 65 or older, the higher the ratings of age-friendliness overall and, specifically, ratings of the social environment, opportunities for participation, and communication and information. Moreover, small communities located within a census metropolitan area and remote communities in the far north of the province emerged as having the lowest age-friendliness ratings. These findings suggest that communities are generally responsive to the needs of their older residents. That different results were obtained for the various age-friendly domains underscores the importance of considering age-friendliness in a holistic way and measuring it in terms of a range of community features. Our study further highlights the importance of differentiating between degrees of rurality, as different patterns emerged for communities of different sizes and proximity to a larger urban centre.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».