Breaking down barriers in the Village of New Minas: understanding what makes an age-friendly community
Notice bibliographique
Résumé
The province of Nova Scotia has both the highest proportion of older adults and persons with disabilities in Canada. Nova Scotia has a responsibility to make sure the needs of all people, but especially those who are older and living with a disability, are met. The growing number of older adults and persons with disabilities is not only occurring in Nova Scotia. This trend is also recognized by the World Health Organization, who say that the world's population is aging rapidly. Therefore, age-friendly communities, communities where people regardless of age and ability feel welcome and included, are necessary to enhance accessibility and inclusion for all. This research explored the perspectives of older adults who reside in the Village of New Minas, a rural community in Nova Scotia, to understand how New Minas can implement age-friendly practices. The results emphasized a need to improve accessibility in the built environment, such as sidewalks, the community complex centre, and the public transportation system. In addition, the participants had valuable insights on how to improve communication and community engagement within New Minas. New Minas, similar to other areas of Nova Scotia, is responding to an increase in migration to Nova Scotia and is currently working on plans to expand. Therefore, understanding the needs of older adults to create an age-friendly community will be essential as New Minas starts to expand their community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».