La mise en abyme d’un projet intergénérationnel de recherche: Un comité intergénérationnel comme processus et sujet de recherche
Bibliographic record
Abstract
Les projets de nature intergénérationnelle sont aujourd'hui hautement valorisés par les décideurs publics et les responsables académiques. La pandémie de COVID-19 a fait ressurgir l'importance des relations entre les générations et des projets intergénérationnels ancrés dans la communauté. Cet article présente les résultats d'une étude visant à faire travailler ensemble des personnes aînées et des jeunes adultes au sein d'un projet intergénérationnel ancré dans la communauté. La particularité dans cette étude c'est qu'elle utilise une démarche méthodologique co-constructive, c'est-à-dire qu'elle jumelle des chercheurs et des chercheures académiques de différents horizons et des personnes aînées citoyennes tout au long du processus de recherche. Les résultats portent particulièrement sur les attentes des personnes participantes au projet intergénérationnel, la description du déroulement du projet (sur une période de dix mois) et les perceptions des relations intergénérationnelles au cours du projet. Nous terminons l'article par une discussion autour des constats centraux de notre étude et de notre expérience dans le cadre d'une recherche co-constructive.
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 | 0.042 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".