Soutien aux proches-aidants francophones en situation minoritaire dans le contexte nordique : la contribution de la dynamique communautaire partenariale du Nord de l’Ontario au vieillissement à domicile
Bibliographic record
Abstract
Faits saillants Cette recherche confirme et soutient : 1.Le fait que la proche-aidance se conjugue presque exclusivement au féminin. Deux facteurs expliquent ce fait de notre point de vue : (1) les femmes sont plus nombreuses au grand âge, donc sont statistiquement plus représentées dans le rôle que les hommes, (2) la socialisation des femmes au rôle du prendre soin et son intégration par celles-ci comme allant de soi témoigne d’une légitimation à priori de l’idée que le poids de l’aidance relève naturellement de la femme. 2.Que l’aidance en contexte minoritaire francophone est un travail qui va au-delà du temps plein ; la personne proche-aidante, indépendamment du degré de perte d’autonomie de la personne aidée, doit être présente 24 h/24, 7 j/7. Elle exige à la fois de l’intervention directe (prendre soin de son proche, l’accompagner, le soutenir…) et de l’intervention indirecte (assumer la coordination des services, plaider pour les services en français…). 3.Qu’entre le discours politique sur le soutien à domicile et la réalité des proches-aidantes en contexte francophone minoritaire, il y a un écart énorme à combler par des mesures concrètes de soutien et d’accompagnement. Ces mesures nécessitent d’importants investissements, notamment dans le financement des organismes de proximité qui constituent un filet de sécurité de première ligne pour un vieillissement à domicile à la hauteur des attentes des aînés francophones.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".