De l’âge à de nouvelles formes de catégorisation des personnes âgées
Bibliographic record
Abstract
Proposant une mise en perspective de l’évolution relative à deux systèmes sanitaires et sociaux différents, en France et au Québec, l’article met en évidence des similarités allant, notamment, dans le sens d’un moindre recours à l’âge dans la définition des politiques publiques. Si l’âge chronologique ne joue plus un rôle aussi structurant que par le passé, d’autres formes de catégorisation ont pris le relais : en particulier, celle, relativement binaire, tendant à dissocier les « jeunes vieux » des « vieux vieux » et renvoyant à deux référentiels d’action publique distincts. Pour autant, il nous semble que la critique à l’égard des effets stigmatisants induits par les catégories d’âge reste valable, même s’il paraît nécessaire de la réactualiser au regard de la perte de vitesse des critères d’âge et de l’émergence de catégorisations aux contours plus perméables, dont les conséquences en termes de discriminations sont sans doute plus importantes. C’est ce que cet article entend démontrer en prenant en compte l’évolution des politiques publiques tant en France qu’au Québec.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".