STRONGER TOGETHER: GLOBAL COMPARISONS OF THE USE OF CITIZEN SCIENCE TO CREATE AGE- AND DEMENTIA-FRIENDLY COMMUNITIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The active involvement of older people in the development of age-friendly environments has been strongly recommended. However, participatory methods with older adults remain underutilised even though older people may be more qualified to recommend what makes an age-friendly space. Using a citizen science approach in research involving older adults presents a key opportunity to have them be active participants and for researchers to obtain meaningful insight. Using this approach, older adults are viewed as co-designers. They are involved in the research process from beginning to end - research design, development of tools, data collection, analysis and knowledge dissemination. This symposium will highlight some of the work done in Canada, Australia and the United Kingdom to make communities more age-friendly using a citizen science approach. Special attention will be given to how the approach might be adapted to citizen scientists who live with dementia. After an introductory overview of the citizen science approach, the use of this method in studies including persons living with dementia and their care partners will be discussed, both in general terms and as an application to air travel. One of the presentations will also address the use of citizen science in examining population ageing and urbanization. Our symposium will conclude with a discussion of future policy, practice, and research direction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».