The biomedicalisation of ageing policies: a comparative analysis of public administration and expertise in Canada, the United States and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how the biomedicalisation of ageing permeates the fields of public administration and public policy. We posit that the biomedicalisation of ageing policies depends strongly on: (1) the institutionalisation of ageing policy, both with regard to ministerial responsibility for programmes targeting older adults and the construction of ageing as a healthcare policy problem within the state apparatus; and (2) the dominant presence of health experts and professionals in the policy-making process in the field of ageing. We present a comparative analysis featuring three countries (Canada, Sweden and the US) with different administrative configurations and policy mixes in relation to older adults. We conclude that the biomedicalisation of ageing expertise is strongest in Canada and the US, and weakest in Sweden. The delegation of long-term care responsibility to municipalities and the strong commitment to develop and include social science expertise explains the Swedish outcome. The article provides illustrations as to why this distinction matters in policy making and in the day-to-day lives of older adults, and why it should be explored in other countries around the globe.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».