Les stratégies organisationnelles déployées par les aînés en vue d’atténuer les effets de l’érosion des services de proximité en milieu rural dévitalisé et leur contribution au renforcement des capacités
Bibliographic record
Abstract
Les inégalités constituent depuis longtemps un sujet prisé par les spécialistes des sciences sociales. En milieu rural, les mutations survenues depuis la deuxième moitié du XXe siècle ont eu pour effet d’accentuer les inégalités au sein des milieux de petite taille démographique éloignés des villes, dont de vastes segments sont aux prises avec une insuffisance de services. L’objectif de cet article consiste à identifier la nature des stratégies organisationnelles mises en place par les différents intervenants et les aînés à la suite de la perte des services de proximité et leurs impacts sur la qualité de vie des personnes âgées en milieu rural fragile. Notre analyse s’appuie sur le modèle de gérontologie environnementale mis en exergue avec celui de renforcement des capacités d’apprentissage et le concept d’équité territoriale. L’étude de cas multiples est la méthode retenue aux fins de notre analyse, laquelle est couplée à l’approche des représentations sociales.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".