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Enregistrement W7112518526

The Municipal Role in Long-Term Care

2023· other· en· W7112518526 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGovernment (linguistics)PaymentCorporate governancePrivate sectorLocal governmentUrban planningPublic policySocial policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By the mid-2030s, approximately 1 in 4 Canadians could be over the age of 65. This demographic shift, combined with the acute crisis brought on by the COVID-19 pandemic, has made reforming long-term and seniors’ care an urgent issue. In general, responsibility for providing care to seniors falls to provinces, which in turn benefit from significant federal transfers to help fund services in this area. In Ontario, however, municipalities share in the delivery of seniors’ care, and are required to run a minimum number of long-term care homes. Moreover, their responsibilities in urban planning extend to designing age-friendly communities that meet the needs of older populations. The seventh report in the Who Does What series from the Institute on Municipal Finance and Governance (IMFG) and the Urban Policy Lab examines the role that municipalities play in long-term and elder care, with a special focus on Ontario municipalities. Pat Armstrong argues that municipal long-term care facilities provide the best care and working conditions relative to private and for-profit homes. She calls for Ontario to build upon its role with respect to funding and regulating municipal long-term care homes by improving wages for workers in these facilities. She also suggests that the federal government apply conditions to transfer payments to encourage other orders of government to adopt higher standards of care. Daniella Balasal and Nadia De Santi discuss the concept of age-friendly communities, describing how municipalities are developing strategies and plans to meet the needs of their aging populations outside institutional settings. They cite Ontario’s age-friendly community planning guide as an overarching framework for municipalities to develop local strategies and plans. Shirley Hoy advocates for a foundational restructuring of the long-term care sector. Hoy calls for deep integration of provincial health services, such as doctors and hospitals, with the broader elder care system. Given their role in providing both long-term care and social services, municipalities have a critical part to play in coordinating primary care, long-term care, and community-based supports. Hoy adds that the 2023 health care funding deal between the federal government and the provinces could act as the impetus to strengthen long-term care at the local level.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,009
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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