Adapting territories and communities to ageing: public policies and democratic agencies
Notice bibliographique
Résumé
Taking older adults into account in the adaptation of territories and communities to population ageing is gaining increasing importance in public debate. Yet what place is really granted to older people in institutions or in the development of public policies? Depending on the context, how are participative approaches being implanted in territories and communities? To respond to these questions, we compare the French and Québec models of adapting to ageing. We start by examining the institutional models used to consult older adults. We then review the application by both models of the international age-friendly cities and communities (AFCC) program initiated by the World Health Organization (WHO). The interest of the program lies in the possibility of establishing an international comparison on the basis of the same participative protocol. Our work reveals the emergence of two forms of democratic organization in the role played by senior citizens in policies to adapt territories to ageing. In France, the central and local levels are disconnecting and the AFC approach is organized relatively autonomously, according to a voluntary sector logic. In Québec, the AFC initiative reflects an integrated approach that connects central and local levels and is taking root in a culture of community development, giving a stronger voice to older adults.
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».