Mobilité résidentielle autour de l’âge de la retraite selon les lieux de vie en Wallonie1
Notice bibliographique
Résumé
Une manière originale d’étudier le contexte du vieillissement démographique est de l’aborder par le biais de la sédentarité résidentielle des personnes âgées et, corollairement, de leur propension à émigrer à l’échelle locale. Notre contribution s’inscrit dans le cadre d’une analyse spatiale du comportement de mobilité des populations résidant dans les localités urbaines, périurbaines et rurales de Wallonie (Belgique). En exploitant les données du Registre national belge, elle se focalise sur les populations du groupe d’âge de 55 à 64 ans en 2011 et leur devenir 5 ans plus tard en 2016 à l’âge de 60-69 ans, c’est-à-dire la population autour de l’âge de la retraite. Pour la première fois depuis plus de 20 ans en Belgique, des données de migrations intra-communales au niveau du changement de logement sont utilisées. Ces données redessinent la vraie intensité spatiale du risque de migrer de logement, avec une analyse de la destination, soit en restant dans le quartier, en dehors du quartier ou en dehors de la commune. Dans un contexte où le vieillissement démographique fait l’objet de différentes attentions dans les régions belges, mais aussi dans l’ensemble de l’Europe, cette analyse portant sur les personnes autour de l’âge de retraite devrait contribuer à éclairer les politiques publiques sociales, du logement et de l’aménagement du territoire.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».