Les territoires ruraux protègent-ils les personnes aînées ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine l’expérience vécue par les personnes âgées des territoires ruraux de l’Est du Québec durant la crise sanitaire, en analysant les effets de la pandémie sur leurs relations sociales. Nous souhaitons identifier, d’une part, les éléments propres à la situation pandémique et leurs conséquences sur les personnes âgées - qu’elles soient positives ou négatives -, et, d’autre part, les dynamiques à l’œuvre au sein des territoires ruraux et la manière d’appréhender les caractéristiques spécifiques de ces milieux, qui construisent l’expérience du vieillissement des individus. La méthodologie combine des entretiens semi-dirigés auprès de personnes âgées (63), de proches aidants (21) et d’intervenants dans la gestion de crise et dans la gestion territoriale du vieillissement (38). Nos résultats révèlent un renforcement des solidarités à la fois familiales, de voisinage et communautaires, permis par l’existence de systèmes d’entraide caractéristiques des territoires ruraux et d’autant plus facilement mobilisables durant la crise qu’ils étaient en place avant celle-ci. Ils mettent également en évidence des pratiques sociales différemment régulées en fonction des personnes associées aux logiques de sociabilité antérieures, aux caractéristiques individuelles et aux spécificités des territoires ruraux. Si ces pratiques sociales augmentent chez certains le risque de fragilisation de leurs réseaux à plus ou moins long terme, pour d’autres, elles démontrent leur capacité d’adaptation et de résilience. De manière plus transversale, notre travail souligne le rôle prédominant des territoires dans la lutte contre le risque d’exclusion sociale, par la mise en œuvre d’un « filet territorial ». Le maillage de ce filet est constitué par les actions conjointes des différents acteurs du territoire, et participe à l’accompagnement des plus âgés, mais interroge aussi la place et le rôle du Gouvernement dans cette organisation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».