Engaging Nigerian Older Persons in Neighborhood Environment Assessment for Physical Activity Participation: A Citizen Science Project
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Global organizations are advocating that older persons' voices should guide communities in age-friendly design. An important aspect of age friendliness to enable daily function and health is ensuring that physical activity can occur, regardless of age, within local neighborhoods. Research Design and Methods: = 13) of older adults (60 or older) in Festac Town, Nigeria. The citizen scientists' roles were to assess and identify how different aspects of the neighborhood environment act as supports or barriers to their physical activity participation. They were individually enabled using a tablet-based mobile application called the Stanford Healthy Neighborhood Discovery Tool to record a total of 156 geocoded photos and 151 commentaries of neighborhood environmental features that facilitate or hinder physical activity in and around their neighborhoods. In a guided process, the following occurred: collaborative discussions of findings with other citizen scientists to determine common targets, setting of priority targets for change, and brainstorming strategies and solutions. Results: Facilitators of physical activity included: pedestrian and traffic facilities (e.g., traffic lights, walkways); green areas and parks; multigenerational community features (e.g., programs/facilities); opportunities for social connection (e.g., neighborhood associations, churches); safety of destinations and services; and public toilets. Barriers to physical activity included: hazardous walkways/traffic; noise pollution; refuse, selling of public parks; crime (e.g., kidnapping, criminal hideouts); no safe drinking water; and ageism. The priorities for changes were social connectivity; improved pedestrian and traffic facilities; and green and beautiful environments. Discussion and Implications: In this study, both physical and social aspects of the environment were deemed important for older Nigerians to enable physical activity in their local community. This approach has a promise for age-friendly initiatives seeking local changes by meaningfully engaging older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».