MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7135800656

Designing Homes for Seniors:The ‘Ins’ and ‘Outs’ of an Affordable Housing Project in Western Canada

2018· article· zh· W7135800656 sur OpenAlexaffabout
Mei Lan  ; id_orcid 0000-0003-1990-7537 Fang, Sarah L. Canham, Judith; id_orcid 0000-0002-3290-1343 Sixsmith, Ryan Woolrych, Andrew Sixsmith

Notice bibliographique

RevueDiscovery Research Portal (University of Dundee) · 2018
Typearticle
Languezh
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedevelopmentNeighbourhood (mathematics)Affordable housingNegotiationProcess (computing)Urban regenerationKey (lock)Aging in place
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging in place, at home and in familiar community surroundings, is important for maintaining wellbeing in later life. However, aging in place may not always consist of positive experiences for some older adults. For example, forced relocation, a byproduct of some neighbourhood redevelopments can impede aging in the right place. If seniors are to be supported well, then developing age-friendly communities as a part of neighbourhood regeneration initiatives requires careful consideration of affordability, access to social support and resources, and opportunities for social engagement, especially in communities characterized by diverse cultural groups. This article provides an overview of the redevelopment process highlighting the logistical details and built features an of affordable seniors’ redevelopment initiative in Western Canada. The main focus is to provide audiences with an understanding of the practical aspects of the project including: building and land planning, negotiations with multiple stakeholders, application and engagement process with tenants, decision-making for key building design features as well as key research and evaluation components.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiscovery Research Portal (University of Dundee)Même sujetMigration, Aging, and Tourism StudiesTravaux en français237 207