Moving around a Large City in Latin America: The Mobility Challenges Faced by Older Adults with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research has shown that barriers in the urban environment can be disabling by reducing the ability of older people to manage independently in the community, but also because they can negatively affect health by limiting the possibilities to move outside the home. In this study, we ask how obstacles in the urban environment are associated with the need for help to go to places in the community. To respond to this question, we used the Annual Household Survey of the City of Buenos Aires, Argentina 2018, which had a specific questionnaire for people with disabilities. From this sample, we selected adults aged 65 years or older with difficulties in at least one of six domains: vision; hearing; upper and lower body mobility; cognition; self-care; and communication. The final sample consisted of 513 persons (weighted = 109,316). First, we conducted a principal component analysis identifying three factors from variables of obstacles to access and use the urban environment: transportation; outdoor spaces; and information. Second, through a logistic regression model, we observed a direct relationship between these factors and the need for help to move in the community, controlling for sociodemographic characteristics, health status, and number of disabilities. This paper provides evidence on the significance of improving urban spaces to reduce dependent mobility. In Latin America, cities still face many challenges in becoming more age-friendly.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».