Projet vieillissement et mode de vie physiquement actif
Notice bibliographique
Résumé
La démographie du Canada change et la proportion de personnes de 65 ans et plus pourrait atteindre 29,8 % d’ici 2068. Notre objectif est de comprendre le contenu des politiques publiques qui favorisent l’activité physique de loisirs ou de transport dans les pays où les personnes âgées sont parmi les plus actives. Le « Global observatory on physical activity » et les « Physical activity fact sheet » de l’OMS ont permis l’identification de ces pays et un cadre conceptuel élaboré à partir d’une revue rapide de la littérature a soutenu une analyse de contenu dirigée de 35 documents gouvernementaux et une douzaine de documents de l’OMS, des Nations Unies et de l’OCDE. L’analyse narrative a été utilisée pour dégager les principaux constats. Les thèmes récurrents sont : - Utilisation de l’activité physique dans le système des soins de santé. - Politiques du sport et plein air qui ciblent les personnes âgées. - Planification urbaine qui facilite le transport actif et adapté et la proximité des espaces verts. - Promotion de la participation sociale pour le maintien de l’autonomie et l’indépendance. Il importe conséquemment de recadrer la promotion de l’activité physique en vue d’augmenter l’espérance de vie en bonne santé.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».