Characterizing Social and Recreational Programming in Assisted Living
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les objectifs de cette étude en trois phases étaient (1) de caractériser les opportunités existantes dans les programmes de loisirs pour les locataires résidant avec aide à la vie autonome (AVA)* et (2) de recueillir les perceptions sur les facteurs qui influent sur la planification et la prestation des programmes. Au cours d'une collaboration d'un an, nous avons utilisé un cadre de l'application des connaissances intégrées qui a ciblé 51 sites AVA subventionnés par l'État de deux autorités de la santé en Colombie-Britannique. Nous avons effectué une revue des activités, une enquête auprès du personnel et des symposia interactifs pour identifier les facteurs qui ont permis ou restreint les programmes de loisirs. D'après les informations obtenues, nous avons déterminé que tous les sites AVA livraient programmes de loisirs. Bien que les possibilités d'exercice et de l'activité physique ont été perçus comme ayant une grande importance, la plupart des activités étaient de nature sociale. Le personnel a signalé leur confiance dans la prestation de ce type de programmation et a estimé qu'il répondait aux besoins holistiques des locataires, y compris leur bien-être mental, favorisant un sentiment d'appartenance à la communauté. Futures pistes pour augmenter l'activité physique pour les locataires AVA devraient aborder les caractéristiques de l'individu, du site, et de l’organisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".