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Enregistrement W2997882739

Housing and care in later life: Breaking down silos

2017· article· en· W2997882739 sur OpenAlexaboutno aff
Carole Després, Ernesto Morales, C Allyson Jones, Beverly A. Sandalack, Heather Hanson, Nathalie Brière, Louisa Blair

Notice bibliographique

RevueGerontologie et societe · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnobodyPaceAutonomyIntervention (counseling)Action (physics)Public relationsPopulationWork (physics)Sociology of scientific knowledgeBusinessNursingPolitical scienceMedicineSociologyEngineeringLawEnvironmental healthGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Quebec, the over eighty population has almost quintupled between 1970 and 2010. Although nobody ages in the same way or at the same pace, elderly people inevitably experience a gradual weakening. A difficult choice that older adults with severe loss of autonomy will eventually have to make is whether to stay in their home or relocate. However, several aspects of the built environment they live in are associated with their quality of life and well-being. Action must thus be taken to ensure that seniors can make informed choices about housing options that are not only comfortable and safe, but deemed desirable. This requires building bridges between diversified research and intervention areas, namely those of health and welfare and those of architecture and planning. Such action would contribute to the integration of existing scientific evidence and to identify gaps in knowledge that need to be filled, as well as to bring together scientific and professional cultures that do not usually work together, and to give a voice to key knowledge users, that is, elderly people and their caregivers. This article reports the results of a collaboration begun in the summer of 2015 between researchers from three Canadian universities in Quebec and Alberta, and diverse knowledge users, around the issue of housing and care in old age, in order to tackle the many challenges associated with bringing closer these research and intervention communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,338 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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