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Enregistrement W2013043148 · doi:10.3406/oss.2005.1068

Les facteurs personnels et environnementaux associés à l’appauvrissement des personnes ayant des incapacités : utilisation d’un indice composite : « revenu x participation sociale »

2005· article· en· W2013043148 sur OpenAlexaboutno aff
Luc Noreau, Patrick Fougeyrollas, Julie Tremblay, Serge Dumont, Myreille St‐Onge

Notice bibliographique

RevueSanté Société et Solidarité · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationDisadvantageIndex (typography)PovertyComposite indexWelfare economicsAffect (linguistics)PopulationSociologyPsychologyPolitical scienceComposite indicatorEconomicsDemographyEconomic growthEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although information on the condition of people with disabilities in Canada is widely available, the phenomenon of pauperization in its broad sense (i. e., in social and economic terms) and the factors that affect it are less well known. A study based on the model of Disabilities Creation Process (DCP) and Castel’s model of social disaffiliation helped to conceptualize poverty using two vectors — social participation and income. The goal of this initiative was to operationalize poverty among this population based on these two dimensions and to highlight the associated factors through an in-depth analysis of data from the Enquête québécoise sur la santé et les limitations d’activités (EQLA, Québec health and activity limitations survey). A composite index incorporating these two vectors was created from two EQLA indicaors: index of disadvantage and income sufficiency. The distribution of EQLA participants based on this new index was grouped into five different zones according to the observed level of socio-economic integration or disaffiliation. The establishment of standard profiles helped to identify the factors associated with greater socio-economic integration and with disaffiliation. The use of the composite index proved to be pertinent, useful and coherent for examining the concept of poverty based on these two initial vectors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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