S’engager à titre de collaborateur bénévole dans un projet de recherche participative : les motivations d’un groupe d’aînés1
Bibliographic record
Abstract
Cet article rapporte les résultats d’une étude visant l’examen des motivations à la source de l’implication d’aînés au sein d’un projet national de recherche-action. Les données ont été recueillies au moyen d’entrevues en profondeur auprès d’aînés (n=5) engagés dans le volet montréalais du projet. Les résultats révèlent six grandes classes de motivations : changer les choses, utiliser ses habiletés et son expérience, travailler en équipe, faire preuve d’altruisme, conserver un statut et un rôle dans la société et, enfin, agir en lien avec sa philosophie de vie. Ces résultats corroborent en partie ceux qui ont été présentés dans les études antérieures. Cependant, les motivations liées à la poursuite d’activités et de façons de faire expérimentées dans le travail qui précède la retraite ressortent davantage. La discussion aborde les stratégies à privilégier pour faciliter l’implication d’aînés en recherche-action.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".