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Enregistrement W4311624454 · doi:10.3390/smartcities5040088

Exploring the Market Requirements for Smart and Traditional Ageing Housing Units: A Mixed Methods Approach

2022· article· en· W4311624454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSmart Cities · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulation ageingFocus groupFace (sociological concept)BusinessAgeing societyPopulationAgeingGerontologyActive ageingPsychologyOlder peopleMedicineSociologyMarketingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world’s population is getting older these days. Frailty, a gerontologic health condition associated with ageing, has serious consequences. One crucial remedy for the elderly population is the development of ageing-in-place infrastructures. To better understand the market requirements for ageing housing units, the causes of downsizing and the governmental measures to ameliorate the situation, face-to-face in-depth individual and focus group interviews were conducted in this study. Elderly residents of two significant ageing-in-place institutions in Hong Kong, along with their caregivers, were interviewed. The method of methodological triangulation was used to combine interviews, records, and communication tools to increase the reliability and trustworthiness of the findings. The provision of facilities for the elderly has successfully established a pathway for creating and making housing spaces available to families who need larger homes, while the elderly typically downsize from larger homes and relieve their financial needs. It is also found that a digital divide exists; some respondents suggested that they do not know about computers and do not use smart facilities in their homes.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,083 · 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