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Enregistrement W4415059777 · doi:10.1080/23748834.2025.2543661

Living with dementia during COVID-19: a participatory examination of suburban neighbourhood access and place

2025· article· en· W4415059777 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Biglieri, Rachel Weldrick, Sophia Luu

Notice bibliographique

RevueCities & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesToronto Metropolitan University
Mots-clésDementiaNeighbourhood (mathematics)Citizen journalismPandemicClosure (psychology)Social isolationParticipatory action researchExploratory researchAging in place

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization identifies dementia as the leading cause of dependency and disability among older adults. Nearly 2/3 of people living with dementia in Canada live in community. Continued access to neighbourhoods and amenities has many benefits: improved mental/physical health, more social interaction, and sense of worth and dignity. The COVID-19 pandemic has altered our access to amenities, physical activity levels and social interactions, and it is more acute for people living with dementia – increased rates of social isolation, fear, and anxiety due to closure of social programs/activities, and interruptions in daily routines and social networks. COVID-19 has also disproportionately impacted our socio-spatial peripheries, prompting pleas to study the pandemic from these locations instead of city centres. This exploratory case study examines the mobility and socio-spatial caring relations of four community-dwelling people living with dementia in Oshawa, Canada (a suburban municipality east of Toronto) during the pandemic to understand wellbeing impacts, using multiple participatory methods. This paper documents their experiences, including changes in mobility practices/destinations, built/social environment barriers, impacts of pandemic restrictions on wellbeing and everyday practices, concern for/caring about others. We end with recommendations for land use, transportation, parks, and emergency planners and community program providers to build more dementia-inclusive communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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