MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128259578 · doi:10.3917/popu.702.0221

Surviving Old Age in an Ageing World Old People in France, 1820-1940

2007· article· fr· W2128259578 sur OpenAlex
Jérôme Bourdieu, Lionel Kesztenbaum

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePopulation (English Edition) · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Comparé aux autres pays européens, le vieillissement de la population a été, en France, particulièrement précoce. Cette évolution affecte aussi bien l’organisation de la société que les liens au sein de la famille. Si l’on observe l’évolution du patrimoine des Français entre 1820 et 1940, on constate que la part de ceux qui meurent sans rien laisser derrière eux augmente, et cette évolution s’observe à tous les âges. Partant de ce double constat, on cherche à analyser les stratégies que déploient les individus âgés pour vivre leur vieillesse, autour de trois types de ressources : les ressources économiques individuelles, les ressources familiales et les ressources publiques. L’analyse montre l’hétérogénéité du groupe des vieux et donc des stratégies de survie mises en œuvre. L’épargne n’est une solution que pour une minorité ; elle permet l’accès à d’autres ressources et constitue notamment une alternative au maintien d’une activité. On montre en outre que les retraites qui se mettent progressivement en place contribuent à un accès plus large à l’épargne. On observe finalement que la part croissante des personnes âgées dans la population française a été accompagnée par un rôle accru des soutiens publics.

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.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,319 · 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