Spaces for Aging in Place & Downtown Revitalization: The Experiences of Downtown Living for Older Adults in Calgary, AB
Notice bibliographique
Résumé
Canada is undergoing a significant demographic shift, with older adults aged 65 and above becoming one of the fastest-growing groups at approximately 20% of Canada’s overall population. Generally, research on age-friendly planning and aging in place emphasizes areas where older adults are larger proportions of municipal populations. Moreover, aging in place research in Canada traditionally focuses on suburban communities. However, recent census data suggests older adults are increasingly choosing to live in urban downtowns. This shift raises critical question about what attracts older adults to downtown living, and whether municipalities are adequately prepared to support them in a “youthified” urban structure. The purpose of this report is to explore the intersection of age-friendly planning, aging in place, and state-led downtown revitalization policies, using Calgary, Alberta as a case study in the post-pandemic planning era. As Canada’s demographically youngest and fastest growing province, Alberta has marketed itself as a “youthful” space to draw working age adults. However, this preference risks overlooking planning for older adults presently aging in Albertan communities. Calgary is one of Canada’s fastest growing cities, with council-directed downtown revitalization policies intended to enhance vibrancy and livability amid concerns associated with Canada’s highest office vacancy rates. However, it remains unclear how these state-led revitalization policies address the needs and desires of older adults already living in Calgary’s main downtown neighbourhoods: the Beltline, Chinatown, East Village, Eau Claire, and Downtown West.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,023 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».