Green Care Farms as an Approach to Support People Living with Dementia: An Exploratory Study of Stakeholder Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
How to best support people living with dementia and their care partners living in the community to maximize their quality of life and quality of living through appropriate and effective non-pharmaceutical approaches remains a focus of dementia societies and organizations worldwide. This paper examines the views of a range of stakeholders about the potential of green care farms in Canada, a country new to the concept of the green care farm approach to dementia support and care. Data were collected in Southern Ontario, Canada, between June and August 2022 via an online questionnaire (n = 12) and 1-1 interviews (n = 6). Questionnaire data were analyzed using descriptive statistics, specifically counts and frequencies. All interviews were audio-recorded and fully transcribed verbatim and analyzed thematically. We report thematic findings relating to the understanding of care farms for people living with dementia, perceived benefits of care farming, perceived enablers and barriers to implementing such an approach, and the hopes, motivations, and expectations of different stakeholders. The potential of green care farming for people living with dementia and their care partners in the Canadian context was evident. There are implications for care policy and practice relating to the promotion of (social) health and wellbeing for people 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».