Aging all over the place: a multidisciplinary framework that considers place and life trajectories of older adults within their communities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This conceptual paper aims to describe aging all over the place (AAOP), a federative framework for action, research and policy that considers older adults’ diverse experiences of place and life trajectories, along with person-centered care. Design/methodology/approach The framework was developed through group discussions, followed by an appraisal of aging models and validation during workshops with experts, including older adults. Findings Every residential setting and location where older adults go should be considered a “place,” flexible and adaptable enough so that aging in place becomes aging all over the place . Health-care professionals, policymakers and researchers are encouraged to collaborate around four axes: biopsychosocial health and empowerment; welcoming, caring, mobilized and supportive community; spatiotemporal life and care trajectories; and out-of-home care and services. When consulted, a Seniors Committee showed appreciation for flexible person-centered care, recognition of life transitions and care trajectories and meaningfulness of the name. Social implications Population aging and the pandemic call for intersectoral actions and for stakeholders beyond health care to act as community leaders. AAOP provides opportunities to connect environmental determinants of health and person-centered care. Originality/value Building on the introduction of an ecological experience of aging, AAOP broadens the concept of care as well as the political and research agenda by greater integration of community and clinical actions. AAOP also endeavors to avoid patronizing older adults and to engage society in strengthening circles of benevolence surrounding older adults, regardless of their residential setting. AAOP’s applicability is evidenced by existing projects that share its approach.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».