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Record W4399820375 · doi:10.1515/9782760534292

Vieillissement et enjeux d'aménagement

2012· book· fr· W4399820375 on OpenAlexaboutno aff
Paula Negron Poblete, Anne‐Marie Séguin

Bibliographic record

VenuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2012
Typebook
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Québec, à l’instar d’autres pays industrialisés, connaît un processus de vieillissement qui s’accentuera dans les deux prochaines décennies : les 65 ans et plus constitueront le quart de la population québécoise d’ici 2031. Des ajustements, voire des transformations, dans l’aménagement des milieux de vie devront être apportés à différentes échelles afin que ceux-ci répondent aux besoins des aînés et leur assurent une bonne qualité de vie, tout en respectant la diversité des personnes et de leurs besoins. Les auteurs de ce livre se penchent sur la relation entre les personnes âgées et les espaces construits au sein des deux principales régions métropo-litaines de la province : Montréal et Québec. À l’échelle métropolitaine, ce sont la répartition changeante des aînés dans le temps et leur mobilité quotidienne qui sont analysées. À l’échelle des quartiers, les auteurs s’intéressent aux dynamiques d’exclusion et d’inclusion sociales dans un quartier en voie de gentrification, ainsi qu’aux caractéristiques des milieux d’insertion entourant les résidences pour personnes âgées. D’autres auteurs explorent les quartiers de banlieue sous l’angle de l’expérience résidentielle et de la mobilité quotidienne ou encore de l’accessibilité aux services et aux commerces. Finalement, à l’échelle du bâtiment, les expériences de vie des aînés dans les espaces intérieurs ainsi que les améliorations à apporter à l’aménagement de ces espaces sont étudiées. Le phénomène du vieillissement pose et posera dans un proche futur de nombreux défis qu’il importe de commencer à relever dès maintenant. Ce livre veut contribuer à la réflexion sur l’aménagement et le réaménagement des milieux de vie, et donc au 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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.485
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0330.005

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 head0.032
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.260 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations6
Published2012
Admission routes1
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