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Le laboratoire vivant au service de la mobilité des aînés dans le contexte d’une MRC à faible densité de population : le point de vue des participants sur les retombées et les impacts de la démarche

2022· article· fr· W4311160484 on OpenAlexaffvenueabout
Jean-Guillaume Simard, Josée Thivierge, Nadine Arbour, Émilie Gaudreau Lavoie

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOlder Adults Driving Studies
Canadian institutionsCégep de Jonquière
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comme plusieurs régions périphériques à faible densité au Québec, la MRC du Domaine-du‑Roy, située au Saguenay–Lac-Saint-Jean, fait face à un vieillissement accéléré de sa population depuis les 15 dernières années. Le transport collectif constitue l’un des leviers favorisant le vieillissement actif et le maintien des aînés dans leur communauté. Afin de mieux comprendre les besoins des aînés en matière de mobilité, un chantier de réflexion, sous forme de laboratoire vivant, a été mis en place et a permis de regrouper l’ensemble des intervenants concernés par la mobilité des aînés. Si les retombées des laboratoires vivants sont largement reconnues dans la littérature, l’évaluation de l’impact de ce genre de démarche du point de vue du participant reste encore à faire. L’objectif du présent article consiste donc à évaluer la pertinence de la démarche de laboratoire vivant du point de vue des participants d’une part, comme une méthode efficace d’implantation d’un service territorialisé et, d’autre part, comme un outil de développement territorial. Les résultats témoignent de la reconnaissance, par les participants, de l’apport de la démarche à la dynamique de développement territorial de la MRC. Toutefois, des questionnements subsistent sur le potentiel réel d’autonomisation des acteurs du territoire en lien avec la problématique du transport collectif dans la MRC.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.198
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.126
GPT teacher head0.412
Teacher spread0.286 · 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 designObservational
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
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

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