Environmental Characteristics Associated with Older Adults’ Social Participation: The Contribution of Sociodemography and Transportation in Metropolitan, Urban, and Rural Areas
Notice bibliographique
Résumé
Although social participation fosters older adults’ health, little is known about which environmental characteristics are related to greater participation in social activities. The Canadian Community Health Survey (n = 2737), a transportation survey, and multiple secondary data sources were used to identify the environmental characteristics associated with older Quebecers’ social participation according to living area. Greater social participation was associated with: (1) a higher concentration of older adults (IRR = 2.172 (95% CI 1.600, 2.948); p < 0.001), more kilometers traveled by paratransit (IRR = 1.714 (95% CI 1.286, 2.285); p < 0.01), a lack of medical clinics (IRR = 0.730 (95% CI 0.574, 0.930); p = 0.01), and more funded home adaptations (IRR = 1.170 (95% CI 1.036, 1.320); p = 0.01) in large metropolitan areas; (2) larger paratransit fleets (IRR = 1.368 (95% CI 1.044, 1.791); p = 0.02) and a lower density of road intersections (IRR = 0.862 (95% CI 0.756, 0.982); p = 0.03) in regular metropolitan areas; (3) less social deprivation (IRR = 1.162 (95% CI 1.025, 1.318); p = 0.02) in urban areas; and (4) a higher concentration of older populations (IRR = 2.386 (95% CI 1.817, 3.133); p < 0.001) in rural areas. According to these findings, social participation interventions should target the local environment—for example, by providing more social interaction opportunities for older adults living in younger neighborhoods and by improving access to public transportation, especially paratransit.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».