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Enregistrement W7055722878

Dimensions of age and aging in Toronto: An inter-decade socio-ecological analysis

2022· dissertation· en· W7055722878 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensRegional Municipality of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Population ageingLife course approachPopulationBaby boomersPublic policyAging in place
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aging of global populations long forecasted by demographers, governments, and other public and private actors is now rapidly being realized in many countries around the world, particularly in advanced, industrial economies like Canada. Driving this population aging are members of the Baby Boomer generation, a group larger and in many ways more socially influential than preceding birth cohorts, that are now entering life’s later stages and (if social theorists are correct) redefining concepts of older adulthood we currently rely on to plan for the aged. However, the portended impacts of this aging and proposed policy responses largely remain focused at the national/provincial level, with scant attention paid to how the aging of community and neighbourhood populations will occur and how aging will impact these local spaces. Only in recent years have researchers seriously attempted to understand how age and aging overlap the other complex forces that structure urban space and influence how neighbourhoods change. Drawing on theories of social ecology, this thesis assesses the roles age and aging play in urban structure and changes processes, using perspectives of life stage and generation to discern how the aging of Baby Boomers is enmeshed therein. Using the City of Toronto, Canada as study area, this research employs factorial analysis – here, principal component analysis – on a sample of 468 Toronto neighbourhoods for which a comprehensive dataset of social and spatial measures, with an emphasis on age, is created for the years 1996, 2006, and 2016 and for the decades 1996 to 2006 and 2006 to 2016. A set of components are generated for each year and period to serve as measures of dimensions which underlie how these measures relate e.g., how age and aging relate to Toronto’s other social and spatial elements; importantly, these components are also mapped to reveal of how different parts of Toronto reflect the conceptual constructs depicted. These sets of components and their spatial patterning are then assessed for their analytical import, focusing on where and how age and aging overlap other elements of Toronto’s urban social ecology. Findings reveal that while Toronto continues to be primarily organized by socioeconomics that are heavily inflected by ethnic and immigrant status, age still plays a vital role structuring the city’s social ecology, a role more complex than foundational theories account for, even if these are useful for understanding how the aging of residents interacts with neighbourhoods’ other social and spatial elements. Further and in terms of how Toronto changes, while other social elements appear to crystalize, or remain stable between years, resident aging takes a more prominent role defining the changes Toronto’s neighbourhoods are undergoing. As for where Baby Boomers factor into this, while the earliest-born half of the generation follows a similar trajectory as preceding generations in entering older age, the younger half of the generation diverges from this trajectory and thus from established norms of life’s later stages. Moving forward, it seems age and aging are becoming a more definitive a factor in the structuring of urban environments like Toronto and that concepts of life stage and generation, that have been developed more concretely in other research disciplines, will be crucial for continuing to unravel the complex ways in which demography interweaves itself into urban social ecology.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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