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Record W4313412260 · doi:10.3917/gs1.169.0049

Habitations collectives : maltraitance, intimidation ou intolérance entre aînés ?

2022· article· fr· W4313412260 on OpenAlexaffabout
Roxane Leboeuf, Marie-Chantal Falardeau, Marie Beaulieu

Bibliographic record

VenueGérontologie et société · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicElder Abuse and Neglect
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les interactions négatives entre résidents sont un enjeu émergent au sein des habitations collectives pour aînés. Au Québec (Canada), de nombreux acteurs se mobilisent pour lutter contre le problème et l’élaboration d’une terminologie consensuelle s’avère essentielle pour faciliter leur concertation. Cet article propose une réflexion critique sur la terminologie à privilégier dans la francophonie en s’appuyant sur l’état des connaissances et sur les résultats de deux recherches menées au sein de quatre habitations collectives pour aînés autonomes et semi-autonomes au Québec. Alors que les termes « maltraitance » et « intimidation » sont largement employés, leur définition ne permet pas de bien saisir l’essence du problème survenant entre les résidents. Selon les participants et les experts rencontrés, l’« intolérance » serait un terme plus approprié pour représenter l’ensemble des interactions négatives entre résidents de type psychologique, physique, matériel et sexuel documentées. Davantage de recherches doivent être menées afin d’approfondir et de valider la terminologie proposée. Cet article s’avère novateur dans un contexte où la majorité des écrits qui documentent ce problème émergent sont publiés en anglais et qu’une variété de terminologies sont répertoriées dans la littérature.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.818
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.054
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.325 · 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 designNot applicable
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

Citations4
Published2022
Admission routes2
Has abstractyes

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