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Enregistrement W4412159716 · doi:10.24840/2183-0606_013.001_0008

Enhancing Social Inclusion Among Older Adults in Côte-des-Neiges: Protocol Paper of the Living Lab Quartier Innovant

2025· article· en· W4412159716 sur OpenAlexafffundabout
Nathalie Bier, Samuel Turcotte, R Leduc, Raphaël Guyard, Mélanie Couture, Ana Inés Ansaldo, Patrícia Belchior, Nouha Ben Gaied, Sophie Chesneau, Johanne Filiatrault, Raquel Fonseca, Gonia Jarema, Adriana Bender Moreira de Lacerda, Jacqueline Rousseau, Cécile Van de Velde, Sylvie Belleville

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalTreasury Board of Canada SecretariatCollège de MaisonneuveCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de MontréalCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de LavalUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésInclusion (mineral)SociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Living Lab Quartier Innovant (Innovative Neighborhood) engages a diverse range of stakeholders, primarily community organization representatives and older adults, alongside researchers, with the primary goal of supporting the social inclusion of older adults within Côte-des-Neiges, a neighborhood in Montreal, Canada. This protocol paper aims to present the key characteristics and research agenda of the Quartier Innovant. It delineates its governance structure as well as its main research components, including a logic model and an evaluation matrix. By doing so, we strive to improve the field of Living Lab research by encouraging transparency, open criticism, and grounded methodological choices for enhanced conceptualization, operationalization, and evaluation of Living Labs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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