Enjeux et tactiques de mobilité quotidienne de personnes aînées résidant dans un quartier montréalais
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses activités quotidiennes des personnes âgées nécessitent des déplacements. Or, les difficultés liées à la mobilité ont tendance à croître avec l’âge et les personnes aînées sont souvent confrontées à des environnements inhospitaliers. Dans cet article, nous explorons les tactiques déployées par les personnes âgées pour maintenir leur mobilité quotidienne hors domicile, ou encore pour ajuster leurs activités quand leurs déplacements deviennent trop difficiles. La recherche porte sur 21 personnes de 70 ans et plus d’un arrondissement central montréalais qui se déplacent, mais avec certaines difficultés. Des entrevues ont été réalisées pour connaître leurs expériences de mobilité. Les résultats montrent qu’elles déploient des tactiques pour contourner les difficultés et que les obstacles de l’environnement urbain freinent leur mobilité, les obligeant à modifier, voire abandonner, certaines activités. La recherche montre l’importance de répondre collectivement aux besoins des aînés, notamment en les intégrant dans la planification de l’aménagement de l’espace et des transports.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".