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Record W2889710704 · doi:10.1017/s0714980818000302

Senior Centres in Canada and the United States: A Scoping Review

2018· review· fr· W2889710704 on OpenAlexaffabout
Laura Kadowaki, Atiya Mahmood

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2018
Typereview
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsStaffingContext (archaeology)Baby boomersLibrary sciencePolitical sciencePublic relationsSociologyGerontologyMedical educationMedicineNursingGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Les centres pour personnes âgées ont été identifiés comme des points focaux pour la prestation de services pour la population vieillissante, qui est en forte croissance au Canada et aux États-Unis. Malgré ce rôle important des centres pour personnes âgées, peu de recherches leur ont été consacrées. Cet examen de portée a ciblé les études empiriques en langue anglaise portant sur les centres pour personnes âgées qui ont été publiées dans des revues scientifiques depuis 2000. Un total de 58 études ont été repérées (n = 51 pour les études américaines, n = 7 pour les études canadiennes). La majorité de ces articles était centrée sur des thèmes liés à la participation d’individus dans les centres pour personnes âgées, et quelques études seulement traitaient du milieu associé aux centres pour personnes âgées. Ces résultats suggèrent que les recherches futures devraient cibler les avantages de la programmation des centres pour personnes âgées, avec une attention particulière sur les besoins des baby-boomers, sur les facteurs clés liés au financement, aux espaces et au personnel, ainsi que sur les caractéristiques et les rôles des centres pour personnes âgées dans le contexte canadien.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.527
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations26
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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