Guidelines for Healthier Public Spaces for the Elderly Population: Recommendations in the Spanish Context
Notice bibliographique
Résumé
A healthy city is more than a place where the population does not suffer from infectious diseases, epidemics, or there is an effective preventive vaccination control, as in the XX century. A healthy European city will be one that can provide physical, social and environmental well-being, to all its inhabitants (WHO. Bulletin of the World Health Organization (BLT) 88(4):241–320, 2010). Many countries already have guides, recommendations or handbooks, such as Canada, Australia, the United States, or the United Kingdom. As the aged population is increasing all over the world, public spaces need to be adapted to the elderly population. The elderly urban population have specific environmental requirements, they experience different levels of thermal comfort in summer and winter, are more sensitive to extreme temperatures, have more difficulties in moving, and lack cognitive sensations, etc. The goal of these guidelines is to establish and analyse the criteria that must be met by urban streets and other public spaces to reduce the environmental health impacts and risks on the elderly population; a threefold action plan is proposed based on safer and walkable streets, nature-based solutions and suitable spaces where they can coexist. The Spanish context is addressed by selective outputs taken into account. The methodology presented can potentially be applied in other countries, considering their particular social, urban and environmental conditions, to deliver active plans for ageing and projects in cities for the elderly population.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».