The aging population and Natural Occurring Retirement Communities (NORCs); local government, healthy aging, and healthy-NORCs.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The term Naturally Occurring Retirement Communities (NORCs) has been used since the 1980s. NORCs are defined as communities where people remain or move to when they retire. NORCs develop 'naturally', meaning that seniors tend to remain or move there when they retire, although the residences and physical environment were not constructed for a senior population. The term, Healthy-NORC, has been introduced and is associated with healthy aging. OBJECTIVES/METHODS: We describe how demographic trends will facilitate a dramatic growth in NORCs. Acknowledging the 'Determinants of Health' model, we suggest that some determinants impact people differently at different ages. We also suggest that more attention be focused on the impact of physical/social environments on health, and that some determinants of health are particularly relevant for seniors. We argue that NORCs exist on a spectrum, from NORC to H-NORC, and that health benefits for seniors increase as NORCs adopt additional characteristics associated with improved senior health. We also illustrate H-NORC research methods and policy options for local governments. RESULTS/CONCLUSION: Compared to the provision of additional medical and social services, H-NORCs represent a low-cost approach to facilitating healthy aging. Municipal governments can promote healthy aging and should pursue policies that will stimulate H-NORC development.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».