La gestion socioterritoriale du vieillissement : Une analyse perceptuelle dans quatre localités en Acadie du Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
La gestion socioterritoriale du vieillissement constitue un enjeu fondamental au Nouveau-Brunswick. Comme cette province ne possède pas de stratégie territoriale du vieillissement, il revient aux municipalités d'aménager leur territoire afin de favoriser le vieillissement sur place. L'objectif de cet article consiste à évaluer la perception des élus municipaux, des intervenants communautaires et des aînés en ce qui a trait à la gestion socioterritoriale du vieillissement dans quatre villes du Nouveau-Brunswick. L'approche utilisée est celle des représentations sociales des acteurs à partir d'entrevues semi-dirigées. Sur le plan théorique, notre analyse s'appuie sur le modèle de gérontologie environnementale. Bien que les résultats de nos entretiens révèlent une satisfaction généralisée des répondants concernant l'implication des élus à la gestion socioterritoriale du vieillissement, des disparités persistent notamment au chapitre de l'accessibilité par rapport à certains édifices et au manque d'infrastructures dédiées spécifiquement aux aînés. Pour pallier ces difficultés, le déploiement d'une stratégie territoriale du vieillissement multiniveau constitue une piste de solutions à envisager.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".