MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3211036394 · doi:10.3917/rs1.086.0184

Déménager dans une résidence pour aînés au Québec : une stratégie pour faire face à la vulnérabilité

2021· article· fr· W3211036394 on OpenAlexaffabout
Rana Boubaker, Paula Negron-Poblete, Ernesto Morales

Bibliographic record

VenueRetraite et société · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les individus âgés passent plus de temps dans leur logement et leur quartier, de sorte que les caractéristiques de l’environnement résidentiel influencent particulièrement leur expérience du vieillissement. Comme cette expérience peut être caractérisée par des situations de vulnérabilités individuelle, économique ou sociale, elle peut aussi être marquée par une vulnérabilité face à l’environnement. Cet essai présente, à travers une étude de la littérature, la manière dont l’environnement physique contribue à la construction de la vulnérabilité chez l’aîné et son influence sur sa mobilité résidentielle. Nous avons choisi de nous référer aux textes récents qui ont été publiés, en majorité entre 2000 et 2019, pour examiner les différentes formes de vulnérabilités chez les aînés et présenter le concept de « vulnérabilité environnementale ». Face à elle, les personnes âgées peuvent développer diverses réponses qui constituent les stratégies de « défense » ou des moyens de « faire face » à cette situation. La mobilité vers une résidence pour aînés est une de ces réponses. Cet article présente d’abord le concept de vulnérabilité chez les aînés et ses différentes dimensions, notamment « la vulnérabilité environnementale » ; il expose ensuite le rôle de l’environnement physique et social dans la mobilité vers une résidence collective pour aînés. Enfin sont présentées les différentes propriétés environnementales de la résidence pour aînés, au niveau architectural et urbain, qui contribuent à la création du nouveau chez-soi et favorisent la qualité de vie chez la personne âgée qui déménage vers ce type de milieu résidentiel.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.512
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.027
GPT teacher head0.337
Teacher spread0.310 · 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 designQualitative
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

Citations1
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueRetraite et sociétéSame topicMigration, Aging, and Tourism StudiesFrench-language works237,207