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Enregistrement W4417501381 · doi:10.1080/26892618.2025.2602128

Aging Where the Road Ends: Navigating Health-Care and Housing – The Case of a Remote British Columbian Community

2025· article· en· W4417501381 sur OpenAlexaffabout
Shawna Hopper, John Pickering, Andrew Wister

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensFraser HealthSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)IndigenousGovernment (linguistics)Ethnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s rapidly aging population magnifies long-standing gaps in community, health, and housing infrastructures, especially in more rural and remote areas. To illuminate these challenges, we conducted a qualitative case study in Port Hardy, a geographically isolated town on northern Vancouver Island. Twenty-four in-depth interviews were conducted with community-dwelling adults aged 65–85 to explore experiences of health-care access, housing suitability, and community support. Reflexive thematic analysis revealed three compounding barriers: (1) fragile clinical capacity, after-hours emergency closures, rotating short-term physicians, and intermittent home-care and ambulance coverage; (2) an acute shortage of age-appropriate and transitional dwellings that traps older residents in unsuitable homes and deters incoming health professionals; and (3) reliance on informal neighbour-to-neighbour support that, while valued, cannot offset structural service gaps. Participants framed these issues as problems of remoteness rather than generic rurality, underscoring the unique contextual dimensions of Aging in the Right Place model. Findings call for integrated policy responses, coordinated investment in age-friendly housing, stable multi-year funding for rural health services, and transport solutions, to enable older adults to age better.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0400,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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