Vieillir chez soi dans la diversité des habitats de Montréal. Une opportunité d’innovation pour l’aménagement des quartiers ?
Bibliographic record
Abstract
Cadre de la recherche : La démarche Municipalités amies des aînés (MADA) appelle les municipalités québécoises à mettre en place une réflexion sur des aménagements et des services qui permettraient à leur population de vieillir de manière inclusive et active. Les attributs physiques et fonctionnels du territoire ont une incidence importante sur l’expérience positive du chez-soi. Or, des changements dans la mixité sociale d’un quartier peuvent s’ajouter à ces dimensions et impacter l’expérience résidentielle des aînés. Objectifs : Cet article vise à explorer l’expérience du vieillissement dans un contexte urbain de forts changements démographiques amenés par l’immigration d’hier et d’aujourd’hui. Il interroge comment l’immigration peut changer la dynamique du vieillissement chez soi et amener des formes d’innovation à considérer dans la gestion de la diversité urbaine. Méthodologie : Un cadrage théorique empruntant à la gérontologie environnementale est utilisé pour analyser l’interaction entre l’aîné et les transformations de son milieu de vie. Une étude de cas est proposée par le biais de groupes de discussion menés dans 3 quartiers de l’agglomération de Montréal marqués par le vieillissement et l’immigration (Saint-Léonard, Cartierville et Parc-Extension). Résultats : Le vieillissement chez soi dans sa communauté n’est pas une expérience linéaire et stable. Des changements de populations peuvent mener à des expériences résidentielles difficiles lorsque la configuration physique et fonctionnelle n’est pas adaptée au vieillissement (Saint-Léonard), mais aussi à des expériences positives lorsqu’elle est plus favorable (Cartierville, Parc-Extension). Des changements démographiques structurants montrent la résilience des aînés face à un environnement résidentiel changeant (Cartierville, Parc-Extension), tout comme les limites de leur adaptation (Parc-Extension, Saint-Léonard). Conclusions : Le vieillissement dans un contexte d’immigration montre encore plus que les aînés ne forment pas un groupe homogène. Les résultats appellent à interroger de manière plus complexe l’environnement résidentiel à l’échelle du quartier, tout particulièrement la notion de vieillissement sur place. Contribution : Le quartier peut se transformer à une vitesse et dans une dynamique où les aînés d’ici et d’ailleurs peuvent perdre prise. Les modèles théoriques en gérontologie environnementale ne rendent pas compte du caractère dynamique de cette échelle du chez-soi.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".