Animation (A means of developing the determinig factors of the elderly people's autonomy)
Notice bibliographique
Résumé
Le pourcentage important de personnes âgées dans nos pays est compensé par le fait qu'elles ont une validité et des capacités physiques et mentales qui diffèrent assez peu de celles des plus jeunes générations. Mais il faudrait que ce processus soit utilisé comme il le mérite et que les capacités de ces générations soient employées au mieux et au minimum et que leur rôle dans la société ne soit pas découragé.Louis Ploton écrit que la démarche d'autonomisation passe par un préalable méthodologique consistant à renoncer à regarder nos interlocuteurs âgés comme des sujets ayant perdu quelque chose, pour les considérer comme ayant recours à d'autres mécanismes, d'autres façons de faire, d'autres modalités relationnelles dans un contexte donné .Nous partons de l hypothèse que le degré d autonomie des personnes âgées (à niveau de santé égal) s inscrit dans une interaction avec l exercice d un leadership suffisant, de leur degré de motivation et de la qualité de leur insertion sociale.C est pourquoi nous présenterons un programme de recherche-action, entrepris dans le cadre des clubs de personnes âgées (dits clubs de l âge d or), dans une province canadienne, visant à passer par le canal du leadership des aînés pour accroitre leur motivation, améliorer leur insertion sociale et leur autonomie. Nous nous attachons ainsi à proposer l animation, prise en main par les aînés, comme levier pouvant agir positivement, de manière globale, sur les déterminants de l'autonomie en particulier la motivation et l'insertion sociale. Cela reposera sur une démarche argumentative, faute de pouvoir apporter des preuves expérimentales formelles, en l absence de moyens de mesure satisfaisants des phénomènes en interactions.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».