Les Living Labs comme moteurs d’innovations des gérontechnologies : futurs et imaginaires sociotechniques
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement démographique est à la fois célébré comme une réussite collective, attribuable aux progrès scientifiques, sanitaires et sociaux, et perçu comme un défi majeur menaçant la pérennité des systèmes de santé et la vitalité économique. Face à une rhétorique de crise sociétale liée au déséquilibre de la pyramide des âges, une réponse forte technoscientifique émerge. Dans ce contexte, les Living Labs (LL) s’imposent progressivement comme des dispositifs qui arriment innovations sociales et technologiques. Définis comme des méthodes d’innovation participative ancrées dans des contextes réels, les LL mobilisent une pluralité d’acteurs – chercheurs, entreprises, institutions publiques et citoyens – autour de la conception de produits et services. Ce mémoire propose une analyse sociologique de l’écosystème des LL consacrés au vieillissement au Québec, en s’appuyant sur le concept d’imaginaires sociotechniques (Jasanoff et Kim, 2009, 2015). À partir d’un corpus varié de matériaux discursifs produits par les acteurs de cet écosystème, l’objectif est d’examiner comment ces visions du futur, ces représentations de l’ordre social souhaité, ainsi que celles de la science et des technologies, sont portées, stabilisées et performées au sein même des LL. L’analyse empirique met en lumière la manière dont les LL participent à la coproduction d’un ordre social et scientifique où le vieillissement est construit comme un problème appelant des solutions technoscientifiques. Inscrits dans une économie de la promesse, les LL mobilisent des discours prospectifs portant des promesses de croissances économiques et de leadership québécois, afin de légitimer les investissements technologiques. Par une vision d’un futur désirable où les personnes âgées sont actives, connectées et autonomes, ces promesses redéfinissent les personnes âgées à la fois comme des sujets à risque à surveiller et comme des acteurs responsables et entrepreneuriaux de leur propre santé. L’analyse révèle ainsi la performativité de l’imaginaire sociotechnique de la lutte contre le vieillissement, qui oriente les politiques publiques, les priorités de recherche, l’innovation technologique et les représentations normatives du vieillissement.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".