FOSTERING DEMENTIA INCLUSIVE NEIGHBORHOODS: A GIS ANALYSIS OF NEIGHBORHOOD WALKABILITY FOR PERSONS WITH DEMENTIA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Active engagement in the natural environment is an important aspect of health and wellbeing for persons with dementia. Neighborhoods with high walkability are critical for persons with dementia to access the outdoors and promote ageing in place, while allowing for persons with dementia to maintain social relationships, connect with nature, and foster a sense of freedom. Although persons living with dementia are affected by general walkability factors such as presence of sidewalks and the availability of destinations such as health services or recreational facilities, dementia-inclusive neighborhoods must also be distinctive and easy to navigate, as persons with dementia are more prone to become disoriented or lost. Therefore, the Dementia-Inclusive Streets and Community Access, Participation and Engagement (DemSCAPE) project sought to identify how persons living with dementia interact with their environment and how municipalities can implement change to make cities more walkable for PLWD. A GIS analysis was completed to assess current infrastructural barriers and facilitators for aging-in-place for persons living with dementia. This analysis, which included interviews with individuals living with dementia and their family caregivers, found that their neighborhoods were severely lacking the infrastructure needed to support walkability for persons living with dementia. From the absence of sidewalks to disorienting neighborhood patterns, the city of focus has a long way to go in supporting aging-in-place for persons living with dementia. This presentation will showcase how these findings can be used to influence protocols in municipalities to implement supportive infrastructure for persons living with dementia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».