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Enregistrement W4383710300 · doi:10.1017/s0714980823000041

La mise en abyme d’un projet intergénérationnel de recherche: Un comité intergénérationnel comme processus et sujet de recherche

2023· article· fr· W4383710300 sur OpenAlexaff
Mario Paris, Mélisa Audet, Hélène Brochu, Martin Brochu, Claude Desjardins, Lise Langlois, Christine Rousseau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les projets de nature intergénérationnelle sont aujourd'hui hautement valorisés par les décideurs publics et les responsables académiques. La pandémie de COVID-19 a fait ressurgir l'importance des relations entre les générations et des projets intergénérationnels ancrés dans la communauté. Cet article présente les résultats d'une étude visant à faire travailler ensemble des personnes aînées et des jeunes adultes au sein d'un projet intergénérationnel ancré dans la communauté. La particularité dans cette étude c'est qu'elle utilise une démarche méthodologique co-constructive, c'est-à-dire qu'elle jumelle des chercheurs et des chercheures académiques de différents horizons et des personnes aînées citoyennes tout au long du processus de recherche. Les résultats portent particulièrement sur les attentes des personnes participantes au projet intergénérationnel, la description du déroulement du projet (sur une période de dix mois) et les perceptions des relations intergénérationnelles au cours du projet. Nous terminons l'article par une discussion autour des constats centraux de notre étude et de notre expérience dans le cadre d'une recherche co-constructive.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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