Réseau social et espace d’activité : dynamique socio-spatiale et bien-être émotionnel chez les aînés
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population nous amène à imaginer de nouvelles approches pour promouvoir la santé et le bien-être à un âge avancé. Les liens sociaux et la mobilité quotidienne jouent potentiellement un rôle important, mais ces dynamiques sont actuellement mal comprises. Cette thèse vise à explorer comment les réseaux sociaux des aînés s'intègrent dans leurs espaces d'activité, et comment les relations sociales, inscrites dans l'environnement spatial, sont associées au bien-être. La thèse explore les données de l’étude CURHA collectées au Québec au sein de la cohorte NuAge. La population d’étude comprend 183 aînés âgés de 79 ans et plus enquêtés en 2014 et 2015, habitant dans les régions de Montréal et Sherbrooke. Le premier volet de cette thèse est de nature méthodologique, et concerne le développement d’un module de questionnaire cartographique interactif permettant de recueillir à la fois des lieux d’activité réguliers et des relations sociales, ces deux niveaux d'information connectés en fonction des “personnes vues dans les lieux d’activités”. Ces données ont été représentées en réseaux bipartites, ce qui a permis de distinguer des structures en étoile formées d’un nœud central connecté à un ensemble de nœuds périphériques. Ces structures identifient d’une part un lieu où l’aîné voit plusieurs personnes, qui pour la plupart, ne sont rencontrées qu’en ce lieu, et d’autre part une personne centrale avec qui plusieurs activités sont réalisées, de manière relativement exclusive. Le deuxième volet de la thèse porte sur les liens entre les relations sociales et le bien-être émotionnel. Les relations sociales peuvent être catégorisées en relations proches, personnelles, ou de camaraderie. Le nombre de camarades et la présence d’une relation proche sont positivement associés au niveau de bien-être émotionnel, tandis que le nombre de relations personnelles est associé négativement au bien-être émotionnel. Le dernier volet décrit de manière plus détaillée la distribution des catégories de relations sociales au sein des structures en étoiles identifiées dans les réseaux bipartites. Les relations proches représentent la majorité des personnes qui sont rencontrées ou qui accompagnent les personnes âgées dans un grand nombre de lieux d’activités. La résidence primaire est un lieu de socialisation importante, tandis que les lieux non résidentiels semblent servir de cadre privilégié aux relations de groupes. Les relations personnelles sont plus fréquentes au domicile des participants que dans les autres lieux d'activités. Cette thèse montre que l'analyse de réseau offre un cadre utile pour étudier les relations sociales en rapport avec l'environnement géospatial. Elle met en lumière la concentration de la vie sociale des aînés dans un nombre restreint de lieux d’activités, ainsi que la distribution spatiale différentielle de catégories de relations sociales spécifiquement associée au bien-être émotionnel. Ces approches peuvent soutenir la compréhension des influences socio-environnementales et favoriser la santé et le bien-être des 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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".