AGE-FRIENDLY COMMUNITY STRATEGIES: A RESEARCH-BASED APPROACH ADOPTED IN GUANGZHOU, CHINA
Notice bibliographique
Résumé
Making communities more “age-friendly” has been an ongoing trend since the WHO launched its global Age-Friendly Cities project. However, research on how to assess and implement age-friendly communities in China is scarce even though China has the largest number of older adults in the world. The international research collaboration between the Faculty of Social Work, University of Calgary in Canada and Guangdong Institute of Public Administration in China aims to develop an age-friendly community strategy for Guangzhou, China using a multi-method, community-based approach. We developed a quantitative baseline survey instrument using the WHO age-friendly framework, which was modified to be locally and culturally relevant. Trained interviewers administered the survey to adults 50 years of age and older in four distinct communities in Guangzhou (N = 400). Descriptive analysis was completed across items in 8 domains and comparisons were made across the four communities. Secondly, we used a series of 12 focus groups to share the preliminary findings with key stakeholders representing policy developers, service sectors and older adults in order to develop locally-relevant recommendations. This presentation will describe the findings related to the assessment of age-friendliness in Guangzhou, contribute to an increased understanding the cultural relevance of age-friendly communities, and identify strategies of developing age-friendly communities that are locally and culturally relevant.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».