Regards croisés sur le réseau Villes amies des aînés au Québec et en France : comment bien vieillir en ville ? Retour sur Sherbrooke, Grenoble et Embrun : trois villes actives pour le bien-être de leurs aînés
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte démographique où la population vieillissante ne cesse d’augmenter, il paraît opportun de mieux prendre en compte ces aînés qui constitueront les villes de demain, tout comme les jeunes. Dans l’idée de favoriser le bien-être des aînés mais aussi de les impliquer dans les démarches des politiques publiques de la ville, un réseau mondial s’est créé : celui des Villes amies des aînés. Ce réseau, conquit par de nombreuses villes, nous a questionnés quant à sa vocation à promouvoir le bien-être des aînés et aux bénéfices pouvant être apportés aux villes adhérentes. Ainsi, ce mémoire s’interroge sur le rôle de ce réseau en France et au Québec et ses effets sur les inégalités socio-spatiales qui perdurent chez les 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 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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".