L’expérience des difficultés économiques et les stratégies d’adaptation chez les personnes âgées canadiennes. Analyse comparée avec d’autres groupes d’âge
Bibliographic record
Abstract
Cadre de la recherche : Le vieillissement des populations induit des besoins de soutien, auxquels les services publics répondent de moins en moins. Il est dès lors pertinent d’explorer les stratégies d’adaptation mobilisées par les personnes âgées pour faire face aux défis qu’elles rencontrent, en les comparant aux autres groupes d’âge. Objectifs : Cet article met l’accent sur les difficultés de nature économique. Il examine leur prévalence et les stratégies de réponse à ce type particulier d’enjeux en fonction de l’âge. Les différences selon les types de milieux de résidence sont aussi examinées. Méthodologie : Les données proviennent de l’Enquête sociale générale (Statistique Canada, 2011). À partir de régressions logistiques, nous examinons le risque de vivre des difficultés à payer les factures ainsi que le recours à différentes stratégies d’adaptation selon l’âge et le type de milieu. Résultats : Les difficultés financières sont moins communes chez les personnes âgées comparativement aux groupes plus jeunes. Lorsqu’elles sont confrontées à ces défis, les personnes âgées tablent moins souvent que les plus jeunes sur les emprunts aux proches et elles sont plus enclines à employer d’autres réponses. L’assistance financière par les proches est aussi moins fréquente hors des grands centres métropolitains qu’en leur sein. Conclusions : Les personnes âgées vivent moins de difficultés financières et elles s’ajustent différemment à ces situations comparativement aux plus jeunes, reflétant des divergences dans les contraintes et les ressources disponibles selon l’âge. Contribution : Alors que la littérature existante sur le vieillissement se concentre surtout sur les vulnérabilités de santé, notre étude attire l’attention sur les difficultés économiques. Contribuant aussi aux recherches sur l’entraide familiale et amicale, notre article souligne que l’assistance financière dispensée par la famille ou les amis semble moins mobilisée par les personnes âgées que par les plus jeunes au Canada.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".