Co-Creating Sustainable Age-Friendly Communities: Civic Engagement in the Age-Friendly Niagara Movement
Notice bibliographique
Résumé
Since the World Health Organization (WHO) launched its global network for age-friendly cities (AFC) movement in 2010, the number of participating cities and towns, as well as the body of literature focusing on this initiative has grown steadily. Nevertheless, few studies have directly examined how older adult volunteers are involved in AFC planning and initiatives for their municipalities. This study explores the experience of citizen volunteers, mostly older adults, engaging in local municipal-level age-friendly (AF) advisory committees as a part of the Age-Friendly Niagara (AFN) movement in Ontario, Canada. Since its conception as a grassroots movement in 2013, the AFN Network (AFNN) has expanded across the entire region, as each municipal government has appointed its local AF advisory committee or an equivalent, which consists of citizen volunteers, at least one councilor and one municipal staff member. Employing a qualitative multisite case study approach, we conducted focus groups with eight municipal AF advisory committees (or their equivalent) (n = 48, average age 69) to explore their roles, achievements and challenges. Our findings highlight the crucial role older adult volunteers play in their local AFC initiatives as they strive to co-produce and co-create sustainable age-friendly communities in collaboration with their municipal government.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».