La concertation au sein des projets Villes et Municipalités amies des aînés: au-delà des silos
Bibliographic record
Abstract
Face aux enjeux que pose le vieillissement de la population (diminution des capacités physiques et cognitives, risque accru de vivre isolé, âgisme, etc.), il importe de rendre les environnements sociaux et bâtis plus inclusifs, de manière à mieux répondre aux besoins des ainés. À travers le programme Municipalités amies des aînés, lancé en 2009 par le gouvernement du Québec, les acteurs de tous les secteurs d’activités (municipalité, santé, services sociaux et communautaires, habitation, transport, urbanisme, société civile, commerces, etc.) sont appelés à travailler en concertation. Ces acteurs sont réunis au sein de comités de pilotage, incluant des représentants des organisations et des associations « aînés » dans le but d’apporter une réponse collective à l’adaptation des environnements sociaux et bâtis aux besoins des aînés. Dans le but d’évaluer l’implantation et les effets de la démarche Municipalités amies des aînés MADA, une recherche sur la phase pilote du programme MADA a été réalisée de 2008 à 2013 dans sept territoires distincts du Québec. Les résultats de cette recherche ont permis de faire ressortir les conditions et les facteurs de réussite du processus de concertation. De ces résultats est née l’idée de rédiger un mémoire en service social sur la concertation au sein de la démarche MADA. L’objectif de cette étude était d’observer si une telle démarche peut avoir des effets sur les relations de concertation et de partenariat dans différentes conditions d’application, soit entre la phase pilote et le programme. Cette recherche qualitative de type descriptive et exploratoire s’est appuyée sur deux collectes des données. La première constituait l’observation documentaire de certaines données de l’étape de l’évaluation des effets de la recherche sur la phase pilote du programme MADA (n=7). Quant à la seconde collecte des données, elle visait la réalisation d’une étude de cas d’un dispositif consultatif municipal intersectoriel, qui a agi à titre de comité de pilotage pour réaliser la démarche MADA. Les données de cette étude de cas ont été recueillies au courant d’entretiens individuels (N=3) et de groupe (N=7). Enfin, les résultats ont été analysés selon les techniques de l’analyse thématique, permettant ultimement de comparer les résultats de ces deux collectes des données. Les résultats de cette recherche ont permis de constater que la démarche MADA peut avoir des effets sur la concertation lorsqu’elle est implantée dans une municipalité qui a mis en place des dispositifs intersectoriels souples de coordination incluant des représentants d’organismes et d’associations aînés soutenus par un agent de projet à l’écoute des besoins des aînés. Il a également été possible d’observer que les représentants d’organismes et d’associations aînés intégrés au sein d’un dispositif consultatif ont la possibilité d’influencer les élus municipaux qui y siègent dans la prise de décisions à travers la démarche MADA, ce qui constitue un des motifs de la participation de ces acteurs à un projet de développement des communautés (Chaskin, Brown, Venkatesh, et Vidal, 2001).
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".