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Enregistrement W2044996805 · doi:10.1080/02763893.2010.522442

Healthy Naturally Occurring Retirement Communities: The Need for Increased Collaboration Between Local Public Health Agencies and Municipal Government

2010· article· en· W2044996805 sur OpenAlexaff
Paul Masotti, Robert Fick, Kathleen O’Connor

Notice bibliographique

RevueJournal of Housing for the Elderly · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreBrock UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionPublic healthGovernment (linguistics)BusinessAgency (philosophy)Health policyEnvironmental healthPublic relationsPolitical scienceMedicineSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naturally occurring retirement communities (NORCs) exist on a “health promoting” continuum in the extent to which they facilitate healthy aging. Some NORCs are healthier than others for seniors because their physical and social environments encourage activity and promote feelings of well-being. Municipal governments and public health agencies have different potential roles in developing healthy-NORCs. Municipal government responsibilities affect housing, transportation, green space, and zoning policies, which in turn affect the physical and built environment, a key senior-sensitive determinant of health. Public health agency responsibilities include population-based approaches to health promotion and chronic disease and injuries prevention through the encouragement of behaviors such as healthy eating and physical activity. Public health recognizes the importance of supportive environments, to which the built environment contributes. The gap between the responsibilities of public health and those of municipal government hinders the development of healthy-NORCs. Public health, although responsible for health promotion, has limited ability to influence the built environment. The municipal government is responsible for policy affecting the built environment, but health promotion is rarely considered in this exercise. Public policy aimed at facilitating healthy aging would be supported by increased collaboration between public health and municipal government.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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