Construire sa résidence pour un bien vieillir : le cas du cohousing en Amérique du Nord
Bibliographic record
Abstract
Cet article met en lien le développement du cohousing, autrement dit des communautés résidentielles intentionnelles dénommées également habitat participatif, avec la question du vieillissement des individus, l’objectif étant de voir si cette forme d’habitat est susceptible de favoriser la notion de « ageing well ». L’exploitation d’une base de données permet dans un premier temps d’avoir une vision statistique et géographique du cohousing en Amérique du Nord. Puis, l’étude porte sur l’analyse des modes de vie en vue d’observer si ce type d’habitat est favorable au bien vieillir. Dans cette perspective, la région de Cascadia, comprenant la Colombie-Britannique au Canada, ainsi que les États de Washington et de l’Oregon aux États-Unis, a été investiguée, dans la mesure où il s’agit d’une des principales zones d’implantation du cohousing en Amérique du Nord. Cet habitat offre un espace de vie ainsi qu’un cadre relationnel emplis de promesses d’un vieillissement choisi et apaisé. Le sens de la communauté, de l’entraide, du consensus, de l’interaction entre générations ou encore de l’effort (parfois physique) commun représenteraient ainsi des valeurs explicitement responsables d’un vieillir mieux.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".