La population âgée et les aides aux usages du numérique
Notice bibliographique
Résumé
Cet article étudie la diversité des formes d’aide aux usages du numérique dans lesquelles sont impliquées les personnes âgées. Fondé sur l’analyse d’un corpus de 40 entretiens semi-directifs réalisés en France métropolitaine avec des personnes appartenant à trois générations (1935-1939, 1945-1949 et 1955-1959) et aux profils sociodémographiques variés, il suit un double fil analytique. D’une part, il prend en compte la plus ou moins grande familiarité avec le numérique des personnes enquêtées, en l’appréhendant à partir du concept de capital numérique. D’autre part, il s’intéresse aux modalités concrètes des aides et à leur inscription relationnelle de façon à établir une cartographie des aidants et à dégager les logiques sous-jacentes à l’organisation des relations d’aide. Dans un premier temps, il établit que les aides au numérique prennent des formes différentes selon le niveau du capital numérique : la délégation lorsque le capital numérique est inexistant ou inexploité ; la recherche de soutien et l’apprentissage lorsqu’il est à consolider ; une posture de possible donneur d’aides lorsqu’il est plus élevé. Dans un deuxième temps, il souligne l’importance de l’aide familiale, et notamment celle des enfants, en matière numérique. Plus fondamentalement, il montre que ce sont les caractéristiques et la dynamique des relations familiales qui éclairent l’organisation de l’aide et expliquent, dans certains cas, le recours à des aidants non familiaux et à des professionnels rémunérés.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».