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Enregistrement W3204034600 · doi:10.1111/cag.12719

Residential care in California: Spatial and temporal trends in facility development and care capacity

2021· article· en· W3204034600 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen Frochen, Jennifer Ailshire, Seva Rodnyansky, Connor M. Sheehan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésCensusGeographyResidential carePacePopulationGerontologyLong-term careSocioeconomicsMedicineEnvironmental healthSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of residential care has not kept pace with the growth of the older population in many places. We merged the California Department of Social Services residential care for the elderly dataset with census place data to document the growth of facilities and beds per older adults in all of California and in its three largest cities. From 1996 to 2015, residential care steadily increased in California by the number of facilities and beds relative to older adults. However, due to a consistently increasing older adult population, the Cities of San Diego and San Jose experienced gradual and intermittent decline in capacity per older adults, respectively, even as they added many beds to their inventories from the sporadic development of large assisted living and continuing care retirement communities. Additionally, San Jose and Los Angeles exhibited the most overlap in densities of facility development and oldest old adults, with San Diego showing less intersection in cartographic analyses. Understanding facility development and care capacity trends can help local agencies and jurisdictions in the United States and other countries discern whether planning policies and other geographical and development factors appropriately encourage the development of residential care and other long‐term care facilities .

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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