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Enregistrement W2886254880 · doi:10.1093/geront/gny052

OUP accepted manuscript

2018· article· en· W2886254880 sur OpenAlexaboutno aff
CH Chui, Jennifer Tang, Christine Manlai Kwan, On Fung Chan, Michael Tse, Rebecca L. H. Chiu, VW Lou, Pui Hing Chau, Angela Yee Man Leung, Terry Yat Sang Lum

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceThematic analysisFocus groupRecreationPsychosocialWelfarePsychologySocial WelfareGerontologyEconomic growthBusinessSociologyMedicinePolitical scienceMarketingQualitative researchEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: There is little understanding about how rapid urban development has affected the extent to which communities are able to optimize health and participation opportunities for older adults in Hong Kong. Our objective was to examine what older residents perceive to be the shortcomings of their communities in meeting their psychosocial and physical needs as they age. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In reference to the WHO Age-Friendly Cities Project Methodology: Vancouver Protocol, we conducted nine focus groups comprising 65 participants for an Age-Friendly City baseline assessment in two districts in Hong Kong, China. Participants were asked to share their views on their respective district of residence, and identify aspects of the city they found unfriendly. Data generated from interviews were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Five of the following key themes were identified: the failure of public transportation to cater to the needs of older adults; a lack of public space for recreation and socializing; diminishing human interactions in welfare services; physical and financial challenges relating to housing; and workplace discrimination against older adults. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: These findings underscore the importance of prioritizing the social welfare of older adults in building a more inclusive and age-friendly city. They also highlight the difficulties in fostering an inclusive environment while ensuring efficiency and profit maximization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,281 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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