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Enregistrement W3011769909 · doi:10.11575/prism/32610

An Examination of Best Practice in Multi-Service Senior Centres

2013· article· en· W3011769909 sur OpenAlexaboutno aff
L.D. MacRae-Krisa, Jennifer Paetsch

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohn William Pope FoundationNorthShore University HealthSystemNuclear Safety and Security CommissionCrown Family PhilanthropiesAstellas USA FoundationProMedicaWells FargoAstellas PharmaChicago Community Trust
Mots-clésService (business)BusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 1976, the Kerby Centre has provided a one-stop-shop for educational, social, wellness, and recreational services and supports for Calgary’s seniors, with the vision of “a happy, healthy senior population.” With plans to relocate its programs and services to a new facility to better serve older Calgarians, the Kerby Centre sought information regarding best practice models in multi-service senior centres. The Kerby Centre contracted the Canadian Research Institute for Law and the Family to conduct a best practice literature review and environmental scan of best practice models for multipurpose senior centres. It is expected that this report will aid the Kerby Centre in future planning with regard to the new facility. The purpose of this project was to examine emerging trends and best practices (e.g., commonly implemented and/or innovative practices) for multi-purpose senior centres in other jurisdictions. Specifically, this project had the following objectives: (1) To determine key facility/amenity components for an ideal multi-purpose senior centre; (2) To determine key programs for an ideal multi-purpose senior centre; (3) Recommend strategic partnerships that could better position senior centres for success; and (4) Develop five to seven profiles of leading-edge multi-purpose senior centres as recommended targets for further investigation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,964

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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