Mobilité résidentielle autour de l’âge de la retraite selon les lieux de vie en Wallonie1
Bibliographic record
Abstract
Une manière originale d’étudier le contexte du vieillissement démographique est de l’aborder par le biais de la sédentarité résidentielle des personnes âgées et, corollairement, de leur propension à émigrer à l’échelle locale. Notre contribution s’inscrit dans le cadre d’une analyse spatiale du comportement de mobilité des populations résidant dans les localités urbaines, périurbaines et rurales de Wallonie (Belgique). En exploitant les données du Registre national belge, elle se focalise sur les populations du groupe d’âge de 55 à 64 ans en 2011 et leur devenir 5 ans plus tard en 2016 à l’âge de 60-69 ans, c’est-à-dire la population autour de l’âge de la retraite. Pour la première fois depuis plus de 20 ans en Belgique, des données de migrations intra-communales au niveau du changement de logement sont utilisées. Ces données redessinent la vraie intensité spatiale du risque de migrer de logement, avec une analyse de la destination, soit en restant dans le quartier, en dehors du quartier ou en dehors de la commune. Dans un contexte où le vieillissement démographique fait l’objet de différentes attentions dans les régions belges, mais aussi dans l’ensemble de l’Europe, cette analyse portant sur les personnes autour de l’âge de retraite devrait contribuer à éclairer les politiques publiques sociales, du logement et de l’aménagement du territoire.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".