Les Homeless Games : contrer l’itinérance des personnes aînées par un programme d’activités physiques et sportives
Bibliographic record
Abstract
L’itinérance est une problématique grandissante au Canada. Elle est engendrée par les inégalités et les injustices sociales envers les populations vulnérables telles que les personnes aînées. Les bénéfices du sport et de l’activité physique pour contrer l’itinérance sont mal compris autant par les intervenants en santé que de la classe élue. Les politiques en place actuellement ne comportent pas de solutions claires et permanentes à ce phénomène. C’est pourquoi nous proposons une solution innovatrice qui permet de toucher le cœur du problème de l’itinérance. L’activité physique et le sport (APS) a des répercussions considérables sur toutes les sphères du bien-être en plus d’être un véhicule de valeurs et d’habiletés essentielles. Ces apprentissages favorisent le développement personnel, limitent l’utilisation de substances illicites et permettent de construire un réseau de soutien de qualité, ce qui contribue à la réintégration efficace à la société et l’accès à un logement abordable. Ce sont les Homeless Games, un évènement sportif annuel qui permet aux personnes vivant dans l’itinérance (PVI) de pratiquer un sport compétitif, qui a inspiré cette proposition. De plus, bien que les ressources soient limitées, l’intérêt des PVI et des organismes de bienfaisance est énorme. Les résultats sont positifs, l’implantation d’un programme d’activités physiques et sportives communautaires est possible et augmente le capital social. Il est possible de mettre un terme à l’itinérance en utilisant l’activité physique et le sport comme un outil d’intervention au sein des équipes interdisciplinaires qui s’attardent à réduire ou du moins ralentir l’itinérance.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".