Co-Creating Sustainable Age-Friendly Communities: Civic Engagement in the Age-Friendly Niagara Movement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle