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Enregistrement W4402137340 · doi:10.1080/15350770.2024.2396126

Intergenerationality in the Context of Age-Friendly Cities and Communities: Older People’s Experiences and Perspectives on Place and Community Living in the UK

2024· article· en· W4402137340 sur OpenAlexaff
Judith Sixsmith, Ryan Woolrych, Hannah Loret, Meiko Makita, Mei Fang Lang

Notice bibliographique

RevueJournal of Intergenerational Relationships · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésContext (archaeology)Aging in placeGerontologyOlder peopleSociologyGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intergenerational communities can be understood as communities where multiple age groups interact, feel valued, and contribute to community life in an inclusive way. However, older adults in many communities in the UK can be excluded from intergenerational mixing. The PlaceAge project undertook interviews, photo-diaries, community mapping workshops, and knowledge cafés to explore older adult experiences of and participation in their cities and communities. Three key themes were generated, showcasing intergenerationality: (1) Connectedness in place and space; (2) Feeling old in siloed communities; and (3) Play in everyday life. This research emphasizes the importance of inclusive and accessible intergenerational places and activities that foster sustainable social connections and combat ageism. It highlights the value of playfulness, skill-sharing and co-mentoring, and advocates for the importance of incorporating intergenerational opportunities into the planning and development of age-friendly cities and communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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