Essential Features for Empowering NORCs in Your Community: Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Naturally Occurring Retirement Communities (NORCs) have the potential to promote aging in place and establish age-friendly environments. NORCs are geographical areas that have naturally become home to a large concentration of older adults (>30%) but are not purpose-built for older people. NORCs can be enhanced through onsite supports and services, driven by the needs of older residents, but to spread enhanced NORC models, information is needed on how to effectively implement these models across a range of contexts and settings. Current Study and Methods: To further spread and scale enhanced NORC models, we are studying their implementation in 10 sites across Toronto and Barrie. Learnings will be used to create a NORC Implementation Toolkit. In this poster, we outline foundational work to rapidly review and synthesize key features of implementation toolkits. Results: The rapid review illuminated six key elements to be helpful in establishing an enhanced NORC model, 1) Establishing roles and responsibilities of key knowledge users, 2) Conducting a community needs assessment 3) Resident engagement, 4) Optimizing communication strategies, 5) Sound evaluation procedures, and 6) Identifying and minimizing potential barriers. Conclusion: We showcase key features of a NORC implementation toolkit that positions residents as vital stakeholders and active participants in decision-making processes to shape their NORC community. The broader project will help identify how to successfully implement NORC-based interventions in local 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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».