Social participation needs of older adults in an urban revitalization: results from participatory action research during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Adults aged 80 or older, with a low income, with a disability, or belonging to ethnic, linguistic, sexual or gender minorities are particularly at risk of exclusion, especially during neighborhood revitalizations and pandemics. This study aimed to document individual and collective needs, facilitators and barriers to social participation of older residents and users of downtown Sherbrooke (Quebec, Canada) at risk of marginalization during an urban revitalization. We used a participatory action research design with 32 older adults, 1 caregiver and 5 community partners. Participants expressed high expectations regarding the downtown revitalization. Individual and collective social participation needs were identified, particularly relating to inclusive environments, i.e. adapted, safe, clean and healthy; with access to activities, resources, affordable transportation and housing; accompanied to participate in activities; and informed about social participation opportunities. Main facilitators were health, income, public space designed to promote social interaction, activities offered, assistance of family and friends, and security. Obstacles were disabilities, precarious living conditions, COVID-19 restrictions and discrimination. The pandemic made collaborative research difficult, which triggered new strategies (e.g. media watch, research newsletter). Results could improve the development of a downtown area, inclusive for all older adults, and inspire future projects to leverage the power of 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 | 0,011 | 0,008 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».