Étude de l'environnement de mobilité quotidienne d'aînés avec l'aide d'un processus participatif : une évaluation des perceptions et de la valeur ajoutée
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, comme dans plusieurs pays développés, le vieillissement de la population constitue un enjeu grandissant. Toutefois, bien que leur rapport à l’environnement et à la marche des aînés soit étudié, les personnes âgées ne sont pas souvent impliquées activement lorsqu’il est question de réaménager leur espace de vie ou leur espace de marche. Le design participatif est une méthode qui permet de le faire. Cette recherche explore les perceptions de l’environnement d’aînés, de professionnels de l’aménagement et d’étudiants en aménagement qui ont été mis en équipes pour repenser l’environnement de marche des premiers, grâce à un processus de design participatif. Elle tente aussi de qualifier la valeur ajoutée d’utiliser un tel processus lorsqu’il est question d’effectuer le réaménagement d’environnements. Cette analyse qualitative s’est effectuée à travers un processus échelonné sur plusieurs mois qui prévoyait une marche exploratoire dans l’espace de vie de l’aîné, deux ateliers participatifs ainsi que des entrevues semi-structurées, au début et à la fin et du processus, tentant de déceler si un changement de discours et de perception de l’environnement a eu lieu. Des comparaisons entre les groupes de participants ont aussi pu être possibles. Nos résultats mettent en évidence que la perception de l’environnement de nos trois groupes de participants est spécifique à chacun de ceux-ci. Notamment, nous avons pu soulever que l’expertise subjective qu’entretiennent les aînés envers leur environnement soit centrale pour eux et malheureusement trop souvent considérée comme superflue ou synonyme de doléances par les professionnels. Nos résultats corroborent les écrits scientifiques à propos de ce qui influence la marche des aînés et mettent en évidence le manque de circulation de l’information entre le milieu scientifique et le milieu professionnel, soulevant une lacune notable pour que les environnements répondent aux besoins des aînés vieillissants. Enfin, l’exercice démontre la pertinence (et la valeur ajoutée) d’utiliser le design participatif en raison de son potentiel pour soulever la spécificité de l’expertise de chacun des participants. Celui-ci rend aussi possible la mise en relief des lacunes du processus participatif.
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 | 0.013 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".