Co-creating inclusive spaces and places: Towards an intergenerational and age-friendly living ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Evolving aging societies, ongoing digitalisation and circumstances of COVID-19 are changing living conditions for growing older. There is an increased urgency to view public health with a focus on integrating people of all ages into the matrix of opportunities afforded in their communities. This study initiates the conceptualization of an intergenerational, age-friendly living ecosystem (AFLE) to enhance public health planning. Methodology: = 130) were conducted to conceptualize multilevel ideas for building intergenerational age-friendly places using Bronfenbrenner's ecological systems model. At the height of COVID-19, virtual applications (Zoom, Moodboard) and case studies, creative methods (drawing, photography, storytelling and spotlight sessions) were applied to engage academic and non-academic participants between ages 5 - 80+ years, across eight countries. Sessions were video-recorded with visual themes captured by a graphic facilitator. The survey covered issues of multigenerational interactions; intergenerational and age-friendly place features; place safety; and necessary stakeholders required for creating intergenerational and age-friendly places. Data were reflexively analyzed using a team approach to thematic analysis. Results: Findings present both the thematic analysis of Virtual Co-creation Camps (VCCs) and the INTERGEN survey results. These findings are addressed in three overarching categories that highlight the necessary characteristics of AFLEs as suggested by the VCC participants and survey respondents: (i) Sensory factors: feeling and emotion as starting points for physical design; (ii) Physical and digital factors in designing AFLE spaces and places; and (iii) Socio-cultural factors: tackling ageism and exclusion as part of the solution. Discussion: The analysis resulted in a pathway toward enhanced understandings on how multi-generations can better interact with fluctuating organizational domains (industry, voluntary, academic and public sectors) in urban and rural settings to facilitate intergenerational connectivity. Through processes of co-creation, an AFLE proof of concept and roadmap for public health planning was developed to support and provide opportunities for people as they age to reap the socioeconomic benefits of their local and virtual communities and help them become well integrated, valued and contributory members of society.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».