L’Enquête québécoise sur les limitations d’activités et l’enquête Handicaps, incapacités, dépendance : deux enquêtes cousines et différentes
Notice bibliographique
Résumé
Les enquêtes de population consacrées aux situations de handicap posent des défis tant sur le plan conceptuel qu’opérationnel. Cet article compare deux enquêtes, l’Enquête québécoise sur les limitations d’activités (EQLA) au Québec et l’enquête Handicaps, incapacités, dépendance (HID) en France. Malgré des approches conceptuelles très voisines, les deux enquêtes ont opté pour des méthodes différentes face aux défis posés par ce type d’enquêtes. La stratégie d’échantillonnage pour le filtrage de la population à l’étude retient particulièrement l’attention. Les deux approches conduisent d’ailleurs à des résultats assez différents pour des incapacités semblables (vision, audition, mobilité, etc.). Ces écarts sont mis en lien avec les différences de méthodes, surtout lorsqu’il s’agit d’incapacité légère: les estimations touchant les incapacités les plus graves semblent concorder davantage. L’article examine aussi l’exploitation de ces enquêtes et met en relief leurs forces respectives pour des comparaisons dans le temps, entre populations, ou pour l’estimation de résultats locaux. La conclusion souligne la complexité de la mesure des situations de handicap, la nécessité de tenir compte des méthodes utilisées et de poursuivre les efforts visant au développement de ces enquêtes pour faciliter, entre autres, les comparaisons internationales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».