A Scoping Review of Innovative Housing for Older Adults: Focus on Homesharing, Cohousing, NORC-SSPs, and Villages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This scoping review explores the benefits, and challenges of major innovative housing and service models for older adults. Several countries are prioritizing housing and service innovation for older adults to address the limitations of traditional market housing in meeting their housing needs and challenges. This study contributes to this issue by reviewing peer-reviewed and grey literature on four well-established innovative housing and service models: cohousing, homesharing, Naturally Occurring Retirement Community Supportive Services Programs (NORC-SSPs), and Villages. Based on the findings synthesized from 65 sources, a pair-wise comparison of (i) cohousing and homesharing; and (ii) NORC-SSPs and Villages was conducted on the basis of: (a) financial aspects (e.g., affordability); and (b) psychosocial aspects (e.g., social interaction and engagement, intergenerationality, autonomy and interdependence, safety, diversity and inclusivity); and (c) long-term sustainability. While there were several financial and psychosocial benefits related to each model, the following challenges were identified that need to be addressed to further improve the relevance and effectiveness of these models: (i) lack of funding and resources to support NORC-SSPs and Villages; (ii) inter-resident conflict in homesharing and cohousing; (iii) limitations of informal support provided by fellow-residents in meeting the needs of older adults with complex needs in all four models; and (iv) lack of inclusivity and sociocultural diversity in cohousing and Villages. By integrating research on older adults’ housing needs and innovative solutions, the findings of this study could guide future housing initiatives that seek to adopt these innovative models by highlighting their strengths, while recognizing areas for improvement.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».