California's Master Plan for Aging, Health Reimagined: A Case for Seniors to Age-In-Place
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2021 Worldwide, communities face a singular yet common challenge; and this is the significant aging of their senior adult populations. Current evidence from the literature suggests that older adults prefer to stay in their homes as they age. However, the facilitators and challenges older people encounter in realizing their aging goals have been inadequately addressed by the current body of literature given the projected increase in the number of older people in the United States preferring to age from their homes. Aging adults are vulnerable to daily frustration, which could negatively impact their aging process. However, knowledge of traditional medical services, socio-ecological factors, and support services needed to facilitate their aging process in the home remain limited. The United States is projected to have their senior population outpace that of its children’s population, thus creating the need for increased and well-defined programs and services that support seniors to age-in-place. California’s over-60 population is growing faster than any other age group, and is projected by the year 2030, to include a quarter of its residents (10.8 million) as older adults. California’s rapidly changing and aging adult population increases the need for honoring the preference of older adults, who surveyed worldwide, 80% consistently wish to age-in-place, but face potential risk factors such as lack of health care access, chronic illness, clinical risk factors, socio-ecological risk factors, and socio-demographic risk factors. Through the literature, I learned that existing models of senior support programs and services, including the newly released January 2021 California’s Master Plan for Aging, which can positively aid California seniors with aging-in-place, implicating possible areas for further improvement.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».