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Enregistrement W3144038490 · doi:10.1017/s0144686x20001968

Linking people and activities through community mobility: an international comparison of the mobility patterns of older drivers and non-drivers

2021· article· en· W3144038490 sur OpenAlexaff
Carolyn Unsworth, Anne E. Dickerson, Isabelle Gélinas, Priscilla Harries, Isabel Margot‐Cattin, Barbara Mazer, Tadhg Stapleton, Lizette Swanepoel, Amanda J. Timmer, Lana van Niekerk, Brenda Vrkljan

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidencePublic transportQuality of life (healthcare)GerontologyPsychologyGeographyBusinessEnvironmental healthMedicineDemographySociologyTransport engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Community mobility using private and public transportation is important for maintaining health, social participation and living well in later life. This international cross-sectional cohort study (N = 246) reported on the health and driving status of older adults from seven countries where the mobility patterns of drivers and non-drivers were compared in terms of city and rural areas, weather, as well as their respective differences in the number of out-of-home places accessed and quality of life. Older adults participated in a semi-structured interview and completed four standardised instruments: the EQ-5D-5L, modified PULSES health profile, modified Transportation Questionnaire, and the Transport – Participation in Activities and Places Outside the Home. Results suggested inclement weather and place of residence negatively impacted out-of-home activities but did not increase use of public transportation. Drivers accessed more out-of-home activities than non-drivers, suggesting higher community participation among this group, and quality of life was generally high among all participants, but slightly higher for drivers. Findings indicate that a complex myriad of factors can influence community mobility in older adults and further investigations are needed to understand patterns of transport in later life, particularly with regard to those factors that promote and maintain transport mobility, and relationships between transport mobility, community participation and quality of life.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,824

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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