HOUSING AND COMMUNITY FOR OLDER ADULTS AS AGING IN PLACE (AIP) ENABLER: AN INTERNATIONAL PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This symposium discusses various approaches from five different countries that enable Aging in Place (AIP) through housing and community. The achievement of AIP depends on the institutional and cultural context. A study from New Zealand focuses on making new small homes accessible, and shows while accessible design is considered good design, not everyone understands it. User-centered accessible design is not commonly used, and trade-offs exist between accessibility, affordability, and size. A Korean study examines loneliness in older women living alone in a rural senior cohousing community. The findings show senior cohousing helps protect against loneliness by serving as a community hub for gathering, sharing, and caring. A Japanese study found “IBASHO” activities (i.e., place-based specific activities) help promote permanent community living in marginalized communities at higher risk of depopulation. Participating in such activities makes residents feel at ease in their community, even if they live alone or have poor health. A Canadian study discussed the development of a Naturally-Occurring Retirement Community (NORC) in Vancouver, formed by East Asian older adults who could not travel abroad due to border closures during the pandemic. The study explores the health-promoting nature of mutuality and its potential for population-level spillover effects on community well-being beyond the direct reach of formal programs. The last study from Hong Kong found significant improvements in perceived age-friendliness, with the greatest improvements among low-income older adults. The empirical knowledge from these studies offers valuable insights into a contextually rich understanding of a wide range of housing and 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».