Notice bibliographique
Résumé
Problem, research strategy and findings The number of people living with dementia (PLWD) is set to increase to 132 million by 2050, with most expected to reside in their own homes, not congregate living settings. Limited research on the impact of the built environment on PLWD has focused on planning outcomes, with no research on access to the planning process that shapes the places they live in. In this study I ask: what are the barriers and facilitators to participation for PLWD at open houses? I accompanied seven PLWD (individually or in pairs) to open houses, a commonly used public engagement tool, in Waterloo (Canada). To capture the experiences, I used audio recordings, field notes and sketches, photographs, and a postexperience interview with participants. Accessibility of public engagement tools for PLWD can be improved by ensuring respectful and patient communication (not rushing attendees, using plain language); providing clear, concise presentation materials (less is more, offering in-the-moment feedback opportunities); and using a familiar, comfortable physical location (sensitive to sensory overstimulation through acoustics and lighting). The sense of inclusion participants felt in attending the open houses was unexpected.Takeaway for practice The open house is already well suited to the accessibility needs of PLWD, with peripheral, circular layouts allowing participants to learn at their own pace and interact one on one with practitioners. However, the recommendations that would make public engagement tools more accessible to PLWD are easily implementable, and by educating planners in these techniques there could be an opportunity for the profession to help dismantle the stigma associated with dementia. The commonly used public engagement tools used during the planning process need to be universally accessible so PLWD and other people with disabilities can attend any meeting they choose and have an impact on decision making in their communities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».