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Enregistrement W3036822304 · doi:10.7202/1069007ar

Déménager à la retraite : mieux cerner les enjeux de relations et de soutiens à l’aide de la recherche qualitative

2020· article· fr· W3036822304 sur OpenAlexvenueno aff
Sabrina Aouici, Laurent Nowik

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pendant la retraite, la mobilité résidentielle ne répond plus aux exigences du travail, mais à une diversité de motifs évoluant avec l’avancée en âge. L’objectif de cet article est de comprendre ce qui se joue et se renégocie en matière de sociabilité et de soutien chez les retraités qui déménagent, sachant que cette action pourrait être un moyen d’anticiper les conséquences du vieillissement. Après avoir dressé un panorama des grands motifs de la mobilité résidentielle à la retraite en France, notre approche qualitative permet de mettre en évidence une plus grande complexité des logiques de l’action. En s’appuyant sur les données de gestion de la Caisse nationale d’assurance vieillesse (CNAV) pour la sélection des enquêtés, notre dispositif d’enquête a permis de réaliser en 2015 et 2016, sur trois terrains d’études très différents, 72 entretiens semi-directifs auprès de retraités du régime général ayant réalisé un déménagement dans les 18 derniers mois. Que les mobilités résidentielles soient de courte ou de longue distance, on réalise alors qu’elles posent constamment la question des relations aux proches et celle des soutiens. Si dans les sociétés vieillissantes les retraités s’inscrivent plus que jamais dans des relations intergénérationnelles, le renforcement de l’autonomie entre les générations conduit à les faire évoluer. En déménageant, les retraités cherchent majoritairement la « bonne distance » à l’égard de leurs enfants pour poser les principes de la solidarité entre générations, et cela même s’ils maintiennent un soutien renforcé à l’égard de leurs parents âgés (quand ces derniers sont encore en vie).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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