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Record W7104439206 · doi:10.71781/12603

Approche biographique d’une expérience de vieillissement dans un contexte de «vieillissement actif»

2021· dissertation· fr· W7104439206 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPrivate lifeContext (archaeology)Perspective (graphical)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Québec, comme ailleurs dans le monde, est confronté à un phénomène populationnel de taille, celui du vieillissement démographique. Pour tenir compte des nombreux enjeux et défis qui accompagnent ce phénomène, un nombre significatif d’actions ou de politiques gouvernementales ont impulsé la notion de « vieillissement actif », qui est devenue monnaie courante dans l’espace public. Cette notion, en outre, apparaît souvent contradictoire avec la réalité vécue des personnes vieillissantes. Si la notion de « vieillissement actif » a été introduite dans l’espace public en guise de stratégie pour s’adapter aux changements démographiques, dont celui du vieillissement, il concourt à perpétuer des discours âgistes et à produire un cadre normatif quant à la manière de vivre et de concevoir le vieillissement. Autrement dit, ces discours tendent à mettre dans un carcan les aînés.ées en proposant une vision linéaire et homogène du processus de vieillissement en négligeant leurs histoires singulières et les conditions sociales, politiques, culturelles, financières, sanitaires et autres qui façonnent le vieillissement comme processus hétérogène, vécu, représenté et performé en fonction, notamment, des rapports de pouvoir et des attentes sociales qui le traversent. Ce mémoire propose de comprendre le vieillissement comme une expérience hétérogène, en mettant de l’avant une perspective critique du vieillissement, comme processus vécu différemment selon la classe sociale, de la langue, du genre et de la capacité physique qui infléchissent les parcours de vie des personnes. Les parcours et les histoires propres à chaque personne agissent comme toile de fond à la manière de vivre, d’interpréter, de communiquer et de concevoir le vieillissement comme processus foncièrement hétérogène et contingent aux conditions sociales, politiques, économiques, technologiques et culturelles dans lesquelles ils s’actualisent. D’une manière plus spécifique, ce mémoire explore le vieillissement au féminin, au Québec. La probabilité plus importante pour les femmes aînées que pour les hommes aînés d’être la cible de discours âgistes, tout comme les multiples discriminations articulées et renforcées par les politiques publiques en matière de vieillissement, rend compte de la pluralité des logiques de domination. En s’appuyant sur une méthode biographique et les techniques de l’entrevue de récit de vie et visuelle, ce mémoire a pour objectif d’étudier l’histoire singulière de ma grand-mère, une femme septuagénaire, dans une perspective de vieillissement et de communication. La problématique interroge le vieillissement au Québec dans un contexte où le discours social et les politiques publiques sont axés sur le « vieillissement actif », une approche du « bien vieillir » qui concourt à perpétuer de différentes manières l’âgisme ambiant. L’analyse qui a suivi les entretiens de recherche a permis de faire valoir l’unicité liée à l’histoire d’une femme vieillissante et de corréler cette expérience vécue à celle véhiculée, notamment, dans les discours publics sur le « vieillissement actif ».

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.598
Threshold uncertainty score0.808

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0160.022
Scholarly communication0.0100.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.235 · 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
Published2021
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