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Enregistrement W2583347761 · doi:10.1108/wwop-01-2017-0001

Ageing well in the right place: partnership working with older people

2017· article· en· W2583347761 sur OpenAlexaffabout
Judith Sixsmith, Mei Lan Fang, Ryan Woolrych, Sarah L. Canham, Lupin Battersby, Andrew Sixsmith

Notice bibliographique

RevueWorking with Older People · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService providerGeneral partnershipPublic relationsBusinessContext (archaeology)Affordable housingAutonomyParticipatory action researchService delivery frameworkService (business)NursingSociologyMarketingEconomic growthMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The provision of home and community supports can enable people to successfully age-in-place by improving physical and mental health, supporting social participation and enhancing independence, autonomy and choice. One challenge concerns the integration of place-based supports available as older people transition into affordable housing. Sustainable solutions need to be developed and implemented with the full involvement of communities, service organizations and older people themselves. Partnership building is an important component of this process. The purpose of this paper is to detail the intricacies of developing partnerships with low-income older people, local service providers and nonprofit housing associations in the context of a Canadian housing development. Design/methodology/approach A community-based participatory approach was used to inform the data collection and partnership building process. The partnership building process progressed through a series of democratized committee meetings based on the principles of appreciative inquiry, four collaboration cafés with nonprofit housing providers and four community mapping workshops with low-income older people. Data collection also involved 25 interviews and 15 photovoice sessions with the housing tenants. The common aims of partnership and data collection were to understand the challenges and opportunities experienced by older people, service providers and nonprofit housing providers; identify the perspectives of service providers and nonprofit housing providers for the provision and delivery of senior-friendly services and resources; and determine actions that can be undertaken to better meet the needs of service providers and nonprofit housing providers in order to help them serve older people better. Findings The partnership prioritized the generation of a shared vision together with shared values, interests and the goal of co-creating meaningful housing solutions for older people transitioning into affordable housing. Input from interviews and photovoice sessions with older people provided material to inform decision making in support of ageing well in the right place. Attention to issues of power dynamics and knowledge generation and feedback mechanisms enable all fields of expertise to be taken into account, including the experiential expertise of older residents. This resulted in functional, physical, psychological and social aspects of ageing in place to inform the new build housing complex. Research limitations/implications The time and effort required to conduct democratized partnerships slowed the decision-making process. Originality/value The findings confirm that the drive toward community partnerships is a necessary process in supporting older people to age well in the right place. This requires sound mechanisms to include the voice of older people themselves alongside other relevant stakeholders. Ageing well in a housing complex requires meaningful placemaking to include the functional, physical, psychological and social aspects of older people’s everyday life in respect to both home and community.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0220,012
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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