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Enregistrement W4251694648 · doi:10.1093/geront/gnv537.05

TRAVEL TRAINING FOR OLDER ADULTS: PROMOTING A HEALTHY TRANSITION FROM DRIVING

2015· article· en· W4251694648 sur OpenAlexaff
Erica Sawula, Jan Miller Polgar, Michelle M. Porter, Satoru Nakagawa, Sylvain Gagnon, Bruce Weaver, Michel Bédard

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensSt. Joseph's Care GroupUniversity of ManitobaWestern UniversityUniversity of OttawaLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Transition (genetics)GerontologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

contributed to the better understanding of risk factors for crash involvement and the consequences of driving cessation on the quality of life among older adults. However, the development in the research on services and programs to ease the transition to non-driving has been slow, and there is an increasing need for translation research on interventions for older drivers. The goal of this symposium is to bring together established researchers in the field of senior transportation, to discuss promising interventions to promote driving safety as well as mobility among older adults. The five presentations cover the topics of trainings for older adults as well as the physician's role in discussing about driving and screening at-risk older drivers in diverse regional and cultural contexts. Topics of discussion at the symposium include the implications of the research findings on person-centered mobility management of the aging population. Particular attention is paid to exploring effective approaches to coordinating different trainings and practices to provide older drivers and their families with comprehensive service and support.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,352

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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