Life Course as a Policy Lens: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
This set of research studies on the life course as a policy lens springs from research and discussions over more than a year and a half among academic researchers and policy analysts. The six empirical studies in this special issue all rely on the life-course perspective to extend the reach of the perspective into areas with policy relevance that have not been examined previously with a life-course lens. The studies examine aboriginal health, social participation, housing instability and evictions, earnings trajectories, and late-life transitions. Key conclusions overall from the project are that (1) Canada may have an early lead in conceptual thinking on life course as a policy lens, giving us the momentum to push this advantage further; (2) the life-course perspective focuses less on individual trajectories and more on the ongoing interactions of individuals with social structures, particularly structures of inequality and life-course scripts; (3) the conceptualization of the life course as a tale of path dependency, gravity, and shocks focuses attention on social circumstances rather than on individual choices; (4) a life-course perspective for policy-makers is more realistic, more attuned to the reality experienced by social actors, and social actors accordingly recognize themselves in policies; and (5) the life-course perspective offers the possibility of making social actors, researchers, and policy-makers work more in tandem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».