La mesure des variations territoriales du bien‐être de la population vieillissante de l'Outaouais, entre caractères objectifs et évaluations subjectives
Notice bibliographique
Résumé
La question de la mesure du bien‐être a ceci d'intéressant qu'elle oblige les géographes à pousser leur réflexion sur les modalités de l'interconnexion entre données objectives et données subjectives. Malgré le regain d'intérêt pour le concept sur la scène publique, peu d'efforts systématiques ont cependant été entrepris dans cette perspective. Notre article vise à pallier cette lacune en comparant une mesure objective de la qualité de vie de la population vieillissante de l'Outaouais (Québec) avec des données sur son bien‐être obtenues par voie d'enquête. Le capital résidentiel, le capital social et le capital humain sont les trois grands facteurs du bien‐être qui ont retenu l'attention. L'effet de milieu sur la relation du bien‐être objectif au bien‐être subjectif a été un important fil conducteur de la recherche. L'étude montre que, si les deux ensembles de mesures convergent assez bien, elles ne se superposent pas entièrement. Les mesures objectives de la contribution de l'environnement social au bien‐être traduisent mal les satisfactions telles que révélées par l'enquête qui illustrent par ailleurs le besoin de tenir compte du sexe, du revenu et de la scolarité dans le bien‐être perçu.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».