Notice bibliographique
Résumé
What does an age-friendly city look like? ‘Age-friendly’ cities aspire to be places where people of all ages feel involved, valued, and supported with infrastructure and services that meet their preferences, needs and aspirations (World Health Organization). However, age-friendly will mean different things to different people, and it will require different approaches and priorities in different cities. The Ageing in Place research project is exploring how cities can meet the needs of the diverse range of older people to become more age-friendly. The research is drawing on insights from Akita, Bilbao, Brno, Brussels, Manchester, Oslo and Québec. The project relies on collaborations with many stakeholders across the seven cities, these include officers from local councils, community and private sector organisations, researchers from a range of institutions and older residents in the cities. As part of the Ageing in Place project, we asked older people what ‘age-friendly’ meant to them. This film shares some of what they said. The older people in the film are residents of their cities, volunteers at community centres, members of older people boards and recipients of age-friendly services. Their views and opinions represent a diversity of experience and involvement in age-friendly cities and communities. We hear in the film about transitions into retirement and older age, the desire to be useful and take part in activities, and the need for services that meet their changing needs. We also hear about changing urban environments and what this means for people ageing in cities. Across all the cities older people have stories to tell and experiences to share. The key message the film shares is that to make cities great places to age, the voices of older people must be central.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».