La Loi visant à lutter contre la maltraitance : quels sont les enjeux quant au respect des droits de la personne ?
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement est l’un des grands sujets d’intérêts et d’actualités aussi bien au Québec qu’ailleurs dans le monde. Les nombreux écrits et études que ce soit sous l’angle juridique, sociologique ou clinique ont grandement contribué à l’avancement des connaissances sur le sujet. Avec l’accroissement graduel de l’espérance de vie, le concept d’un vieillissement actif et en santé est de plus en plus mis de l’avant. Nous pensons par exemple à l’implication citoyenne des aînés, à la solidarité intergénérationnelle, aux municipalités amies des aînés, etc. Cependant, le phénomène de vieillissement amène aussi des défis qui requièrent de faire des choix notamment quant aux politiques publiques et à l’organisation des soins et des services. Selon l’OMS, nous devons organiser les systèmes de santé « autour des besoins et des préférences des personnes âgées, [les concevoir] de manière à renforcer les capacités intrinsèques des aînés et [les intégrer] par-delà les contextes et les prestataires de soins. » Le Gouvernement du Québec a d’ailleurs mis en place certains programmes ou politiques en ce sens. Il y a différentes actions qui ont été mises de l’avant visant l’amélioration de la santé des personnes vieillissantes, une meilleure adéquation entre les services et leurs besoins ou encore une meilleure implication des personnes aînées au sein de notre société. Toutefois, nous ne pouvons passer sous silence le phénomène majeur qui affecte les personnes les plus vulnérables de notre société, dont certaines personnes aînées, qui se nomme la maltraitance.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".