Notice bibliographique
Résumé
This vignette is based on my lived experience over time. My first job as a social worker in the early 1960s was with older adults (in one of the first home care programs in Canada). I learned much from them on how to live my life and how to optimize life as I grew older. My practice has focused on clinical work and community development, especially in the areas of health and gerontology. With students and colleagues, we developed an empowerment model of practice in long-term care with resident councils, initiatives with families, and staff training. In the 1990s, a colleague enticed me to become a member of the Toronto Council on Aging, in order to raise awareness of the needs of older adults, improve their quality of life, foster their involvement in all aspects of community life, and support the experience of aging through education and leadership. I speak from my own experience, combined with what I have learned from older friends and from the wider community of older people through informal contacts and also research. I have lived in Saskatchewan, Manitoba, and now Ontario; in small towns, mid-sized cities, and for over 50 years in Toronto. While Toronto has great diversity and a rich array of social, recreation, education, volunteer, and employment possibilities, it is so very large and complex that it is difficult to know what these opportunities are and how to access them. Similarly, health and social services can be difficult to navigate, even for someone like myself who has experience and skills in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».