Who knows about the origins of the age-friendly cities and communities' topics? A critical analysis of the development process by the World Health Organization and a roadmap for an overhaul
Notice bibliographique
Résumé
In 2007, the World Health Organization launched its ground-breaking publication Global Age-friendly Cities: A Guide in which the widely used eight topics of age-friendly cities and communities. A lot of emphasis was put on the self-proclaimed validation using the Vancouver Protocol with older people and other relevant stakeholders. Contrary to popular belief, the eight topics had not been validated until the year 2020. The lack of transparency surrounding the origins of the age-friendly topics, that were rooted in the North-American elder-friendly literature, has led to substantial consequences, including many failed attempts to validate the topics, many difficulties in developing valid measurement instruments, and robust discussion pieces criticizing these topics, for instance, the lack of consideration of financial aspects, as well as safety and security. In this article, the origins of the age-friendly topics are disclosed in an attempt to reconstruct the development process and the choices made by the people involved though a combination of investigative journalism and document analysis approaches. This piece reveals potential pathways and gaps that need to be addressed in the future overhauls of the age-friendly topics that will soon celebrate its 20th anniversary.
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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 | 0,248 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,061 |
| Communication savante | 0,028 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».