Improving Senior Fitness Programs & Dementia Care (Canadian Centre for Activity & Aging)
Notice bibliographique
Résumé
Our team worked alongside the Canadian Centre for Activity and Aging (CCAA) to improve senior fitness programs and dementia care through volunteering at weekly exercise classes, assisting with fitness assessments, and creating two tangible deliverables. Our first deliverable was a Wordle; a tool for visualizing the modifiable risk factors of dementia. By consulting existing literature, we concluded that hearing loss, low education status, depression, and smoking were the main modifiable risk factors. This Wordle will be used for future research and educational purposes. Our next deliverables targeted the fitness aspect of the CCAA. We helped facilitate weekly instructor-led fitness classes and recorded our observations each time. We also conducted a functional fitness assessment to obtain baseline measurements of each participant’s functional abilities. Future measurements can then be compared with these values to evaluate the fitness classes’ efficacy at reducing or ameliorating declines in physical functioning. Some assessments required more time to complete than others, which reduced testing efficiency. Participants had the most difficulty with the timed up-and-go, 30-second arm curl, 30-second chair stand, and 2-minute step tests. Male participants were less likely to meet established standards compared with their female counterparts. Measurements were recorded using the Healthy Active Living Database (HAroLD) which was straightforward but difficult to use in real-time. Observations and recommendations were summarized with an infographic that will inform the CCAA’s management team about our contributions this term. Future students working with the CCAA can use our deliverables to improve the curriculum.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 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 ».