Developing Age-Friendly Cities and Communities: Eleven Case Studies from around the World
Notice bibliographique
Résumé
Developing age-friendly cities and communities has become a key part of policies aimed at improving the quality of life of older people in urban areas. The World Health Organization has been especially important in driving the 'age-friendly' agenda, notably through its Global Network of Age-Friendly Cities and Communities, connecting 1114 (2020 figure) cities and communities worldwide. Despite the expansion and achievements of the Network over the last decade, little is known about the progress made by cities developing this work around the world. This article addresses this research gap by comparing the experience of eleven cities located in eleven countries. Using a multiple case study approach, the study explores the key goals, achievements, and challenges faced by local age-friendly programs and identifies four priorities the age-friendly movement should consider to further its development: (1) changing the perception of older age; (2) involving key actors in age-friendly efforts; (3) responding to the (diverse) needs of older people; and (4) improving the planning and delivery of age-friendly programs. The article concludes by discussing the research and policy implications of these findings for the age-friendly movement.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».