Participation sociale des aînés faisant face à des dynamiques de marginalisation et d’exclusion: étude de cas auprès de divers acteurs du milieu communautaire de loisir
Bibliographic record
Abstract
Certains aînés font face à une stigmatisation qui limite leur participation à des loisirs au sein de la communauté. Les milieux de loisir sont encore trop peu outillés pour soutenir la participation des aînés faisant face à des enjeux liés à des conditions « invisibles » tels que des atteintes neurocognitives, une déficience intellectuelle ou une problématique de santé mentale. Une recherche-action vise à accompagner ces milieux dans la compréhension des dynamiques de marginalisation et d’exclusion liées à cette stigmatisation afin d’être en mesure de les outiller dans la création d’espaces plus favorables à la participation de tous les aînés. Des entrevues et des groupes de discussion ont été menés auprès d’usagers, d’intervenants/bénévoles ou de gestionnaires de divers milieux (n=24). Certains enjeux et des pistes d’action ont été dégagés pour guider le développement d’outils afin de mieux outiller les milieux de loisir pour l’inclusion d’aînés avec une condition invisible.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".