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Enregistrement W4390042571 · doi:10.1093/geroni/igad104.1044

EVALUATION OF THE DEMENTIA FRIENDLINESS OF AIR TRAVEL—A CANADIAN PILOT STUDY

2023· article· en· W4390042571 sur OpenAlexaffabout
Linda Garcia, Alexandra Chiareli, Annie Robitaille, Michael S. Mulvey, Valentina Primossi

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderDementiaPresentation (obstetrics)Identification (biology)Public relationsPsychologyFocus groupBusinessPolitical scienceMedicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An earlier initiative involving various stakeholders in the air travel industry, disability advocates, researchers, and individuals living with dementia and their travel partners identified five key areas to reduce the challenges faced by travellers living with cognitive limitations: there was a need for information and awareness on the topic, a discussion on disclosure and identification, a readjustment of processes and spaces, a need for formal training and standardized processes across jurisdictions. Next, focussing on current and planned initiatives for reducing these obstacles, the research team determined what might be available to consumers living with dementia and their families at Canadian airports. This symposium presentation will focus on the design and benefits of a citizen science approach for addressing the identified obstacles and the accessibility of the stated airport initiatives through the lens of passengers with dementia and their travel partners. Moreover, a prototype tool, adapted from the citizen science tool used in other presentations in this symposium, that includes data from the findings of both the stakeholder group and the airport analyses symposium will be presented and discussed in terms of its appropriateness and usefulness to evaluate the dementia-friendliness of air travel.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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