Notice bibliographique
Résumé
Seniors have outnumbered children in Kingston, Ontario, since 2008. The Community Foundation for Kingston & Area 2017 Vital Signs report projected that the 65+ age cohort would rise to 27% of Kingston’s population by 2026. (CFKA, 2017) Among the many implications that Kingston’s aging population brings is an increased need for health care services. (Statistics Canada, 2024) The demand comes amidst a nation-wide staffing crisis in the healthcare sector that has already impacted the ability of Kingston to meet the needs of its population. Both public and private long-term care facilities have lengthy waitlists, and the city’s two main hospitals are sometimes forced to accommodate individuals waiting for long-term care in acute-care settings. (Schliesmann, 2016) While a wealth of research has made the connection between exposure to nature and mental wellbeing (Cameron et. al., 2020; Grinde, 2009; Hunt, 2022; Verderber, 1987), Ulrich (1984) identified its potential physical benefits when he found that post-operative patients who had views of nature required less potent pain management and recovered more quickly. As it becomes increasingly necessary for Kingston to invest in expanding its health-care infrastructure, the city is presented with an opportunity to create environments of care that incorporate holistic approaches to health through every stage of life, enhance patient care experiences and promote community wellbeing. By exploring global innovations in health architecture that use evidence based design, this paper seeks to build a frame of reference for a future of better care in the city of Kingston.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».