Housing plans of the oldest: ageing in semi-rural areas in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
A number of smaller municipalities have decreasing population rates. Generally, the young move out, increasing the proportion of older people. To increase our understanding of the living conditions of an ageing population in small municipalities, a postal survey was conducted in three small, semi-rural municipalities in southern Sweden. In the survey the respondents answered questions about their living situation and their housing plans. The aim of this study was to investigate the housing situation and housing plans of the very old in semi-rural areas and research questions analysed for this study concerned the current housing situation and plans for future housing. A total of 1386 surveys were sent out in March 2014, to all inhabitants aged 80 years or more, residing in the ordinary housing market in the three municipalities, the response rate was 60%. The results show that most of the respondents were firmly rooted in the area as most of them had lived in the municipality for more than 20 years and 60% had lived in their current dwelling for more than 20 years. Ageing in place was the dominating plan, although one quarter of the respondents answered that they did not know what would happen in the future. Those who planned to move wanted to move to housing that required less maintenance and to a more central location. Residential mobility is at play also in old age as 27% of the respondents had moved at some point during the last 10 years, i.e., after the age of 70.
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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 ».