Réseau social et espace d’activité : dynamique socio-spatiale et bien-être émotionnel chez les aînés
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse explore comment les relations sociales d’aînés s’intègrent dans leurs milieux de vie, et comment cette distribution spatiale de la vie sociale explique leur bien-être émotionnel. La population d’étude comprend 183 aînés âgés de 79 ans, non institutionnalisés, et habitant au Québec (Canada). Le premier volet présente le développement d’un outil cartographique permettant d’identifier les personnes rencontrées dans les lieux visités. J'ai ensuite représenté ces données sous la forme de réseaux bipartites. J’ai observé certaines structures récurrentes mettent en lumière la concentration de la vie sociale des aînés dans un nombre restreint de lieux d’activités, ainsi qu’une distribution spatiale différentielle de catégories de relations sociales spécifiquement associée au bien-être émotionnel. Ces résultats, ainsi que les méthodes développées dans cette thèse peuvent soutenir l’étude de l’influence des milieux de vie sur la santé et le bien-être des aînés.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".