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Record W6992125239

La concertation au sein des projets Villes et Municipalités amies des aînés: au-delà des silos

2014· other· fr· W6992125239 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PopulationDescriptive researchIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.904
Threshold uncertainty score0.191

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.003

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.228 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2014
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