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Record W4387820304 · doi:10.1080/14927713.2023.2252822

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

2023· article· fr· W4387820304 on OpenAlexaffvenue
Hélène Carbonneau, Patsy Clapperton, Martin Caouette, Valérie Poulin, Ginette Aubin, Lyson Marcoux, Julie Fortier, Patrik Marier, Pierre-Yves Thérriault, Marie Beaulieu, Élodie Lebeau, Katherine Lemay-Crilly, Eugénie Ferdais

Bibliographic record

VenueLeisure/Loisir · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeConcordia UniversityUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesRecreationSociologyPsychologyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.260
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.070
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.319 · 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 designObservational
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

Citations1
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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