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Enregistrement W4224294959 · doi:10.1186/s12877-022-03045-z

Identification and engagement of naturally occurring retirement communities to support healthy aging in Canada: A set of methods for replication

2022· article· en· W4224294959 sur OpenAlexaffabout
Vincent DePaul, Simone Parniak, Paul Nguyen, Carri Hand, Lori Letts, Colleen McGrath, Julie Richardson, Debbie Laliberté Rudman, Imaan Bayoumi, Helen Cooper, Joan Tranmer, Catherine Donnelly

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyService (business)ApartmentIdentification (biology)MedicineSupportive housingMarketingBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Naturally occurring retirement communities (NORCs), unplanned communities with a high proportion of older adult residents, offer a model to support older adults to age well in place. The aim of this paper is to provide a comprehensive description of the methods used to identify and engage NORCs appropriate for the development of supportive service programming in Canada. METHODS: Three steps were used to identify and select NORCs in which to develop supportive service programming including: 1) identification of potential NORCs using Canadian Census Dissemination Areas, the Ontario Marginalization Index and Google Maps, 2) engagement of property owner/manager to determine the availability of common space for communal programming and willingness of the owner to support programming and, 3) engagement of older adult residents within the NORC to co-design programming. RESULTS: Four cities in the south-east, south-central, and south-west of Ontario, Canada were identified to develop NORCs with supportive service programming. Using the methods described, six NORCs were identified, landlords and older adult residents were engaged, and programs initiated between April 2018 and March 2019. The sites included two private high-rise apartments, a city-owned low-rise subsidized apartment complex, two multi-building private high-rise complexes and a mobile home community. An average of 35 (min 20, max 78) older adult members were engaged in an average of 20.5 unique activity sessions at each site per month. On average, social (54%) and physical activities (30%) were more common than nutritional (10%) and knowledge-sharing (8%). CONCLUSIONS: The increased prevalence of unplanned, geographically-bound NORCs creates an opportunity for governments, social and health service providers and policy makers to support healthy aging in their communities. Our experience with the creation of six new NORCs with supportive service programming provides a tested set of methods that can be applied in other communities.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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