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Enregistrement W3014532478 · doi:10.1093/geront/gnaa033

Early Retirement, Social Class, and Family Relationships in Cloutier’s Bonne retraite, Jocelyne (2018)

2020· article· en· W3014532478 sur OpenAlexaboutno aff
Núria Mina-Riera, Véronique Voyer

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyGender studiesContext (archaeology)Middle classPrivilege (computing)Performative utterancePolitical scienceAestheticsHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Aging women are continuously underrepresented in performing arts. An exception to this trend in Québec is Fabien Cloutier's latest play Bonne retraite, Jocelyne (2018), whose protagonist is a middle-aged woman who has decided to take early retirement. This article aims at examining the interplay between the protagonist's voluntary early retirement, gender, social class, and family relationships. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This article mobilizes the theoretical framework of aging studies, which is underdeveloped in the French academic sphere. This qualitative case study connects gender issues and performative strategies in order to study a complex phenomenon within its context. RESULTS: We showed that Cloutier provides new representations of middle-aged women in his play, a corrective to the under-representation of such an age group of actors and actresses in Québec. Our results cast a new light on the combination of class privilege, gender, and ageism, as a most fruitful research orientation to be further developed in the future in order to pursue an in-depth analysis of early retirement. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: The play reveals that belonging to the upper-middle class is essential in order to be able, economically speaking, to retire early. Cloutier empowers Jocelyne both as an aging individual and as a woman by means of granting her the right to make her own decisions in life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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