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Enregistrement W4281978441 · doi:10.1111/capa.12457

Recognizing precarity? A comparative analysis of governmental documents in provincial and federal administrations

2022· article· en· W4281978441 sur OpenAlexaff
Patrik Marier, Amanda Grenier, Karen Kobayashi, Debbie Laliberté Rudman, Yoana Garcia‐Poulin, Stephanie Hatzifilalithis, Chris Phillipson

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity of VictoriaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityPovertyImmigrationPopulation ageingDiversity (politics)Demographic economicsPolitical sciencePoverty levelPopulationGerontologyEconomic growthSociologyMedicineDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With an aging population, have federal and provincial governments acknowledged the diversity of the policy needs of older adults? This contribution analyzes administrative and policy documents across ministries to study the frequency and the depth of engagement involving older adults with a disability, older immigrants, and those living in poverty. Precarity received marginal treatment with very limited discussions combining aging in relation to disability, immigration and migration, or poverty. Most documents focused on poverty. Disability and aging are discussed in parallel and rarely in conjunction with aging. These findings suggest a low level of priority for precarity and aging.

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)0,079
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0140,023
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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