La participation de personnes vieillissantes dans les comités logement à Montréal : composer avec l’exclusion territoriale1
Bibliographic record
Abstract
La possibilité de vieillir sur place, pour une catégorie de personnes d’un certain âge et disposant de faibles revenus, se trouve fragilisée dans certains quartiers centraux montréalais. Les personnes vieillissantes peuvent toutefois s’ajuster aux dynamiques urbaines. Dans le contexte précis de cet article, nous tenterons de déterminer les contours de la participation de personnes vieillissantes au sein de comités logement, en lien avec l’insécurité locative pouvant les affecter. Cet article, basé sur les premiers résultats et analyses d’une recherche en cours, mobilise le contenu de 14 entrevues semi-dirigées (7 réalisées avec des intervenantes et 7 avec des personnes vieillissantes participant aux activités des comités), de même que sur plusieurs mois d’observation participante. L’exclusion territoriale, ou l’épée de Damoclès qui plane sur les personnes vieillissantes résidant de longue date dans leur logement est mise à distance par la participation dans les comités logement, en fournissant aux individus du support juridique, social et symbolique. Les politiques publiques de vieillissement sur place devraient davantage prendre en compte la situation des personnes vieillissantes au sein du parc locatif privé.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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".