Aging-in-Place in a Mid-sized Canadian City: A Case Study of the Housing Experiences of Seniors in Kelowna's Housing Market
Notice bibliographique
Résumé
Kelowna, a mid-size city in the interior of the Okanagan Valley, is one of the fastest growing cities in Canada with one of the most expensive real estate markets. Despite Kelowna’s high proportion of seniors, little has been published about the housing experiences of its senior homeowners and renters. This study focuses on the main housing barriers seniors face, their coping strategies, and the benefits of aging-in-place. The data were obtained from a survey of 79 seniors (aged 65 or older) who are residents of Kelowna (45 homeowners and 34 renters), and semi-structured interviews with 12 key informants who are familiar with housing and seniors’ issues in Kelowna. The evidence indicates that most of the senior homeowners and renters are happy living in the city of Kelowna, find it a good place to retire and a safe place to live, with enough opportunities to meet other seniors and make friends. While most of them aspire to age-in-place, they face significant problems, mostly due to housing affordability and/or accessibility issues. To make aging-in-place more feasible, the seniors and key informants called for more senior government support in the form of affordable housing, as well as policy initiatives for future housing development in Kelowna to accommodate the housing and service needs of its growing senior population. Keywords: seniors; affordable housing; aging-in-place; mid-size city; Kelowna
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».