ASSESSMENT OF AGE AND DEMENTIA FRIENDLINESS OF OTTAWA COMMUNITIES AS PERCEIVED BY PERSONS WITH DEMENTIA AND CARE PARTNERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Canada there are over 500,000 persons living with dementia with prevalence estimates reaching as high as 912,000 by the year 2030. Given that age is the strongest known predictor of dementia and the fact that our population is ageing, there is an urgent need to create communities that promote older adults (including those living with dementia) reaching their maximum potential and feeling welcomed and included while ageing in place. The aim of our study was to determine the utility of a tool developed using a citizen science approach with persons living with dementia and their care partners to determine how they perceive the age- and dementia-friendliness of their neighbourhoods (where they live, work, conduct business and socialise). Ten participants were recruited for a pilot study which took place over a six-week period. The project designed and tested an audit tool, accessed via a smart phone/tablet, that allowed data to be collected quickly and in real time. This audit tool also allowed participants to upload quantitative and qualitative responses (including photos of locations being audited). Participants were trained to become citizen scientists in a series of workshops where they also collaborated with researchers to develop the audit tool. During the data collection period, citizen scientists audited locations/spaces that they visited during their day and submitted their responses using the app. Our findings present a case for increased inclusion of older adults, including those living with dementia, in research and intervention programs that target the promotion of age- and dementia-friendly communities.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».