OLDER ADULTS AS AGENTS OF NEIGHBOURHOOD CHANGE
Notice bibliographique
Résumé
Transactional perspectives emphasize that individuals and collectives engage in ongoing relationships with their environments, shaping and being shaped by the places in which they live. Understanding how older adults engage with their neighbourhoods can inform age-friendly practices and policy. This presentation reports on a study that explored ways in which older adults shape their neighbourhoods to support their social engagement, participation and connectedness. We employed an innovative, interdisciplinary methodology combining narrative inquiry, go-along interviews and GPS tracking with 16 older adults living in a medium-sized Canadian city. Analysis suggests that older adults engage in ‘Active Shaping’ and ‘Being Present’, but sometimes experience ‘Powerlessness’ in interactions with their neighbourhoods. ‘Active Shaping’ of the neighbourhood is characterized by inviting social engagement through a variety of strategies, for example, cutting down trees to allow visibility into a porch, greeting people and pets, and patronizing local businesses to support their sustainability as well as interact with others. ‘Being Present’ in a neighbourhood involves few social interactions in the neighbourhood combined with frequent use of local businesses and resources, gaining a sense of familiarity and providing others with a sense of familiarity. ‘Powerlessness’ identified areas where older adults feel unheard, for example, regarding unwanted neighbourhood growth. Study findings suggest that older adults are active agents in their communities and can be forces for change. Findings also highlight the potential to work with older adults to shape neighbourhoods to support inclusion and well-being, and point to areas for advocacy and education of community members.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».