Parcours de vieillissement des aîné·es migrant·es : des réseaux d’aide et d’entraide évolutifs et diversifiés
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population migrante est un enjeu grandissant au Québec, plus particulièrement à Montréal, où 44 % des personnes âgées de 65 ans et plus sont né·es à l’extérieur du pays. Les recherches montrent que les aîné·es migrant·es sont particulièrement à risque de vivre de l’exclusion sociale en raison de l’existence de barrières culturelles et structurelles reliées à leur contexte migratoire. Plusieurs personnes âgées migrantes disent toutefois bénéficier d’un vieillissement satisfaisant qui semble fortement relié aux formes d’aide reçues et données. À partir d’une étude portant sur le vécu expérientiel des aîné·es migrant·es, cet article met en lumière la spécificité de ces formes d’aide en contexte migratoire tout en soulevant la structuration évolutive des réseaux d’entraide au fil de l’avancée en âge. Des entretiens individuels menés auprès d’aîné·es migrant·es vivant dans la région métropolitaine de Montréal ont permis de faire ressortir les manières plurielles dont ces personnes se situent exclusivement, successivement ou simultanément en position d’aidé·e ou d’aidant·e au sein de leurs réseaux familiaux, amicaux et communautaires. Les résultats mettent en évidence le vécu émotionnel et la dimension affective associés à ces diverses configurations de solidarités, qu’elles soient ou non désirées autrement. La collecte de données s’étant déroulée avant et pendant la pandémie de covid-19, les résultats présentés témoignent des nouvelles formes de soutien qu’elle a fait naître comme de l’effritement de certaines relations d’aide dont bénéficiaient ou auxquelles prenaient part les aîné·es migrant·es vivant au Québec.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".