Bridging the digital divide for people with intellectual disability
Notice bibliographique
Résumé
Recent data from several studies and surveys confirm that our society has entered the digital and information age. Some authors mention that information and communication technologies (ICT) have the potential to enhance people’s power to act and promote equal citizen participation. These elements are particularly important for people living with intellectual disability (ID). However, it seems that the use of ICT is challenging for these people and that a digital divide has gradually formed between them and the connected citizen. The general objective of this theoretical article is to identify and illustrate the dimensions that must be taken into account to promote the digital participation of people with ID. The model is based on a qualitative analysis of scientific publications using a conceptual-style matrix (Miles & Huberman, 2003). The coding categories were derived from two main sources: the accessibility pyramid and the Human Development Model - Disability Creation Process. Five challenges or conditions associated with digital inclusion were identified: access to digital devices, sensorimotor, cognitive and technical requierements and the comprehension of codes and conventions. For each one, the obstacles and facilitators identified in the literature are described. These reflections and principles led us to propose a model in the shape of a gear. The proper operation of the gear system depends on the fit between individual resources and environmental support. The model is a first step to understand the digital inclusion of people with ID.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».