TRAJECTORY OF AGING COMMUNITIES: THE PATTERNS AND CHARACTERISTICS
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: While much research has been done on community-dwelling older adults, relatively less attention has been paid to the communities where older adults live. Of all the major cities in Canada, Calgary has the youngest population but the senior population is growing at a pace never seen before. This study examines the trajectory of growth in older adult population at the community level and investigates the characteristics of communities with high density of older adults. Methods: Using the census data from the 1991 to 2016 from Statistics Canada and spatial data from The City of Calgary, all analyses in this study was performed at the census tract level. Using a geographic information system (GIS), we map out how the communities have been changed over the last 25 years and identify the communities where older adults are likely to live. Results: Among the communities in Calgary, there are about 75% of communities with more than 7% of aged 65+ population. The growth in communities with older adults has spread out in the entire city and those communities are characterized as smaller household size, lower levels of incomes, fewer immigration population, lower levels of education, and fewer in the labor force. Discussions: The pattern of growth in communities with older adults and its characteristics have implications that older adults living in these communities might be more vulnerable. More emphasis should be put on community level to provide the purposes of longer lives for older adults.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».