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Record W4397028962 · doi:10.37774/9789275728390

Ambientes amigos das pessoas idosas: avaliação de linha de base na América Latina com referência à Costa Rica

2024· book· pt· W4397028962 on OpenAlexaboutno aff
Organização Pan-Americana da Saúde

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, Nursing, Elderly Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

A consolidação de ambientes amigos das pessoas idosas é um dos objetivos da Década do Envelhecimento Saudável 2021–2030. O Programa de Cidades e Comunidades Amigas das Pessoas Idosas da Organização Mundial da Saúde (OMS) afirma que, para conseguir avançar nesse objetivo, é preciso primeiro fazer uma avaliação de linha de base, com a participação ativa das pessoas idosas, para determinar as áreas em que as cidades e comunidades devem trabalhar para remover as barreiras enfrentadas por esse grupo populacional e criar ambientes cada vez mais amigos das pessoas idosas e adaptados às suas necessidades. O programa da OMS recomenda o uso do Protocolo de Vancouver para essa avaliação. Devido às particularidades de sua implementação, muitos países latino-americanos fizeram adaptações a fim de promover a implementação local e superar as dificuldades encontradas. Com o objetivo de caracterizar o conhecimento atual disponível na América Latina e levar em consideração as experiências das cidades e comunidades da sub-região, este documento compila alguns exemplos e casos dessas adaptações, como o programa implementado na Costa Rica, que servirão para orientar ações de políticas visando ao desenvolvimento pleno das pessoas ao longo de todo o curso de vida. Para responder aos desafios impostos pela transição demográfica, é essencial criar ferramentas que permitam adaptar os ambientes de modo a favorecer o envelhecimento saudável, o que exige informações precisas, atualizadas e eficazes. A Década do Envelhecimento Saudável estabelece um período para orientar as ações de geração e monitoramento das informações. Este relatório faz parte dessa estratégia.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.586
Threshold uncertainty score0.833

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.067
GPT teacher head0.412
Teacher spread0.345 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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