Adaptation des territoires au vieillissement : politiques publiques et formes d’agencement démocratique
Bibliographic record
Abstract
La prise en compte des aînés dans l’adaptation des territoires au vieillissement de la population occupe aujourd’hui une place croissante dans les débats publics. Pour autant, quelle est la place réellement accordée aux plus âgés dans les institutions ou dans la construction des politiques publiques ? En fonction des contextes, comment s’organise la mise en œuvre des dispositifs participatifs dans les territoires ? Pour répondre à ces questions, nous comparons, dans une double focale, les modèles français et québécois d’adaptation des territoires au vieillissement. Nous étudions tout d’abord les schémas institutionnels de consultation des personnes âgées de part et d’autre de l’Atlantique. Ensuite, nous portons notre attention sur l’application, dans les deux modèles, du programme international des Villes amies des aînés (VADA) initié par l’Organisation mondiale de la santé (OMS). L’intérêt de ce programme réside dans la possibilité d’établir une comparaison internationale à partir d’un même protocole participatif. Au fil de la démonstration, se dessinent progressivement deux formes d’agencement démocratique de la place des aînés dans les politiques d’adaptation des territoires au vieillissement. En France, les niveaux centraux et locaux se déconnectent et la démarche VADA s’organise selon les ressources et les intérêts de ses porteurs locaux. Au Québec, la démarche VADA reflète une approche intégrée qui connecte les niveaux centraux et locaux et qui s’enracine dans une culture du développement communautaire, laissant largement la place à la parole des aînés.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".