BEST PRACTICES OF FOUR GLOBAL INNOVATION CENTERS TO IMPROVE THE LIVES OF OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
This symposium brings together innovation centers from Canada, Ireland, the US and China who will share best practices for improving the lives of older adults by advancing the development and translation of technology in both clinical and community based settings. The Schlegel-UW Research Institute for Aging, Waterloo, Canada has developed a Centre for learning, research and innovation in long-term care through research-informed practice change and innovation in workforce preparedness. Their campus includes a long term care center, a workforce teaching and research facility that houses living classrooms and research labs. The Ireland Smart Ageing Exchange (ISAX), Ireland has established an independent network of businesses, academic institutions, government agencies and NGOs collaborating to fast-track research, development and commercialization of solutions for the global smart ageing economy. The Thrive Center, Louisville, Kentucky is an innovation center that partners closely with the Institute for Sustainable Health & Optimal Aging, University of Louisville to promote life-long wellness in order to transform the quality of life and care for the global aging population. It acts as a hub for older adults, academia and industry to experience and create innovative products, services and education that will promote sustainable health and optimal aging. The Genesis Innovation Center housed within the Qinhuangdao Taisheng GRS International Rehabilitation Center is a state-of-the-art facility designed to bring the best care to the people of China. Genesis has been designed for guests to interact with some of the newest technologies created to improve healthy living and maximize independence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».