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Record W2936536496 · doi:10.3917/rs1.079.0017

Adaptation des territoires au vieillissement : politiques publiques et formes d’agencement démocratique

2019· article· fr· W2936536496 on OpenAlexaffabout
Jean-Philippe Viriot Durandal, Thibauld Moulaert, Marion Scheider, Suzanne Garon, Mario Paris

Bibliographic record

VenueRetraite et société · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.727
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.062
GPT teacher head0.346
Teacher spread0.284 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
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