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Enregistrement W4389613829 · doi:10.3389/fpubh.2023.1302493

Health care in future community: innovatively discover and respond to the needs of today’s seniors

2023· article· en· W4389613829 sur OpenAlexaff
Bowen Zhou, Qidan Deng, Shiyuan Zhou, Dongni Zhuo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin Province
Mots-clésHealth careGerontologyMedicineData scienceNursingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In the context of the digital economy, the emergence and application of emerging technologies have accelerated the integration of traditional social structures with new technologies, leading to the inception of the "Future Community" as an innovative urban unit. With an aging population's rapid and sustained rise, integrating health care for older adults with modern information technology is gradually moving towards holistic governance. This approach utilizes the Future Community as a medium and aims for quality enhancement and increased efficiency, which instrumentally addresses the diversified health care needs of China's aging era. Methods: In this study, we employed a questionnaire survey method that covered 11 communities in Tianjin City to understand better the current status and characteristics of their health care services. Results: The survey results show that the means of community health care for older adults are gradually being upgraded, and the demands are shifting. Then, we arrive at three conclusions: firstly, technological innovation and smart approaches have the potential to positively influence the quality of health care in these communities. Secondly, allocating health care resources within communities can have a salutary effect on the psychological well-being of seniors. Thirdly, actively involving seniors in community life and governance can elevate their self-worth. Discussion: At last, in conjunction with current challenges, we think that deepening multi-party collaboration, educating specialized talents, and bridging the "digital gap" would be effective ways to establish a future community for seniors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,301 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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