Effet des représentations des aînés et de son propre vieillissement sur le fonctionnement cognitif de cadres supérieurs Québécois
Bibliographic record
Abstract
Boller et ma co-directrice de recherche Sylvie Lapierre qui, par leur soutien, leurs encouragements, leurs judicieux conseils et leurs précieuses idées, m'ont permis de progresser avec confiance tout au long de la construction de mon essai doctoral.Je remercie également les membres de mon jury qui, par leur attention portée à l'évaluation de mon travail de recherche, ont contribué à la complétion de mon essai doctoral.Je tiens à exprimer ma gratitude envers mes superviseurs de stage, dont Guylaine Beaudoin et Dominique Mailloux, mes employeurs, Hugues Simard et Marie Côté, ainsi que les doctorants de ma cohorte, plus particulièrement Rebecca, Mélinda, Léo, William et Samuel pour leur soutien et leur compréhension.Leur foi en mes capacités et en mon potentiel, l'espace d'écoute et de parole qu'ils m'ont offert et les liens partagés avec eux m'ont grandement soutenu dans cette étape importante.Enfin, je suis infiniment reconnaissante envers mon conjoint Martin et ma mère Sophie, ainsi que tous les membres de ma famille et amis.Je tiens à les remercier de m'avoir guidée et soutenue émotionnellement durant mes études doctorales.Leur amour et leur présence inébranlable, autant dans les réussites que dans les défis, m'ont permis de persévérer et de continuer à croire en moi.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.003 |
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".