Healthy Naturally Occurring Retirement Communities: The Need for Increased Collaboration Between Local Public Health Agencies and Municipal Government
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,031 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».