Se familiariser au transport en commun par l’apprentissage d’outils de planification technologiques : effets d’un programme co-construit avec des partenaires de la communauté auprès d’aînés vivant avec des incapacités
Bibliographic record
Abstract
Cette étude visait à documenter comment un programme de familiarisation à l'utilisation du transport en commun influence l'expérience de mobilité des aînés. Ce programme a été co-construit avec des partenaires clés afin d'y inclure l'usage d'outils de planification technologiques et un accompagnement personnalisé tenant compte des incapacités des participants. Une étude de cas multiples (n = 7) a été menée selon une approche mixte convergente, combinant des méthodes qualitatives (p. ex., entrevues) et quantitatives (p. ex., cartes à puces). Les participants qui ont bénéficié davantage de la formation ont rapporté une meilleure connaissance du transport en commun et une plus grande confiance à utiliser l'autobus. Ils ont aussi effectué plus de sorties. Nos résultats suggèrent d'intégrer une destination « signifiante » et l'apprentissage d'outils de planification non technologiques à la formation pour en assurer la compatibilité avec les besoins et le niveau de littératie numérique des aînés. De futures études aideront à favoriser cette option de transport en amont de la perte du permis de conduire.
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 | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".