Réseau social et espace d’activité : dynamique socio-spatiale et bien-être émotionnel chez les aînés
Notice bibliographique
Résumé
Le vieillissement de la population nous amène à imaginer de nouvelles approches pour promouvoir la santé et le bien-être à un âge avancé. Les liens sociaux et la mobilité quotidienne jouent potentiellement un rôle important, mais ces dynamiques sont actuellement mal comprises. Cette thèse vise à explorer comment les réseaux sociaux des aînés s'intègrent dans leurs espaces d'activité, et comment les relations sociales, inscrites dans l'environnement spatial, sont associées au bien-être. La thèse explore les données de l’étude CURHA collectées au Québec au sein de la cohorte NuAge. La population d’étude comprend 183 aînés âgés de 79 ans et plus enquêtés en 2014 et 2015, habitant dans les régions de Montréal et Sherbrooke. Le premier volet de cette thèse est de nature méthodologique, et concerne le développement d’un module de questionnaire cartographique interactif permettant de recueillir à la fois des lieux d’activité réguliers et des relations sociales, ces deux niveaux d'information connectés en fonction des “personnes vues dans les lieux d’activités”. Ces données ont été représentées en réseaux bipartites, ce qui a permis de distinguer des structures en étoile formées d’un nœud central connecté à un ensemble de nœuds périphériques. Ces structures identifient d’une part un lieu où l’aîné voit plusieurs personnes, qui pour la plupart, ne sont rencontrées qu’en ce lieu, et d’autre part une personne centrale avec qui plusieurs activités sont réalisées, de manière relativement exclusive. Le deuxième volet de la thèse porte sur les liens entre les relations sociales et le bien-être émotionnel. Les relations sociales peuvent être catégorisées en relations proches, personnelles, ou de camaraderie. Le nombre de camarades et la présence d’une relation proche sont positivement associés au niveau de bien-être émotionnel, tandis que le nombre de relations personnelles est associé négativement au bien-être émotionnel. Le dernier volet décrit de manière plus détaillée la distribution des catégories de relations sociales au sein des structures en étoiles identifiées dans les réseaux bipartites. Les relations proches représentent la majorité des personnes qui sont rencontrées ou qui accompagnent les personnes âgées dans un grand nombre de lieux d’activités. La résidence primaire est un lieu de socialisation importante, tandis que les lieux non résidentiels semblent servir de cadre privilégié aux relations de groupes. Les relations personnelles sont plus fréquentes au domicile des participants que dans les autres lieux d'activités. Cette thèse montre que l'analyse de réseau offre un cadre utile pour étudier les relations sociales en rapport avec l'environnement géospatial. Elle met en lumière la concentration de la vie sociale des aînés dans un nombre restreint de lieux d’activités, ainsi que la distribution spatiale différentielle de catégories de relations sociales spécifiquement associée au bien-être émotionnel. Ces approches peuvent soutenir la compréhension des influences socio-environnementales et favoriser la santé et le bien-être des aînés.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».