Favoriser le développement de l’habitation communautaire pour personnes francophones aînées vivant en situation linguistique minoritaire : résultats d’une recherche-action en partenariat avec une communauté rurale du Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population et l’ampleur des changements qu’il implique obligent les acteurs sociaux francophones des communautés de langue officielle en situation minoritaire (CLOSM) à revoir leurs façons de faire. L’approche en développement des communautés est un moyen pour stimuler les innovations sociales. Notre article a pour but de présenter un projet de recherche-action sur l’habitation communautaire en contexte CLOSM. Dans la première partie, nous présentons la situation du vieillissement de la population au Nouveau-Brunswick et les enjeux de l’habitation pour personnes aînées dans la province. Dans la deuxième partie, nous décrivons la méthodologie qui sous-tend la collecte (une série d’entrevues de groupes et un forum communautaire) et l’analyse des données. Dans la troisième partie, nous exposons les résultats autour de trois thèmes (les cadres bâti, social et organisationnel). Dans la dernière partie, nous proposons trois pistes de réflexion sur le développement des habitations communautaires pour personnes aînées francophones vivant dans une CLOSM.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".