UNDERSTANDING PERSON-PLACE TRANSACTIONS IN NEIGHBOURHOODS: A QUALITATIVE-GEOSPATIAL APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Emerging research regarding aging in context reveals much about neighbourhood characteristics that relate to aging adults’ health, participation and inclusion; however, in-depth information about the nature of person-place relationships is lacking. Shifting away from previous conceptualizations of place as static, a transactional perspective considers place as inseparable from the person, each shaping the other through complex, ongoing transactions. The inter-woven nature of person and place highlights the need to use methods that can examine this relationship in situ and explore meanings derived from places. Participatory geospatial methods (i.e. methods that involve the participant in collecting geospatial data) can capture situated details about place that are not verbalized during interviews or otherwise discerned, and qualitative methods can explore interpretations, both helping to generate deep understandings of the relationships between person and place. This presentation argues for applying qualitative-participatory geospatial approaches to this area of study and describes an innovative methodology. A study exploring how neighbourhood and person transact to shape a sense of social connectedness in older adults provided the basis from which we developed a combined qualitative-participatory geospatial methodology. Methods included global positioning system (GPS) tracking followed by map-based interviews, narrative interviews, and go-along interviews, with attention to integrating spatial and other forms of data during analysis. Findings indicate the unique understandings that each method contributes, the strengths and limitations of integrating geospatial with qualitative data, and the potential for this methodology to generate knowledge about person-place transactions that can inform practice, policy and research to promote older adults’ well-being.
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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 | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».