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Enregistrement W2959654515 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190622879.013.3

Theoretical Strategies to Define Disability

2019· reference-entry· en· W2959654515 sur OpenAlexaff
Jonas-Sébastien Beaudry

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2019
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)AppealPolysemyMedical model of disabilityDisability studiesPsychologySocial model of disabilitySocial psychologySociologyPolitical scienceLawLinguisticsComputer scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of disability is used across a variety of contexts to describe different phenomena and prescribe distinct behaviors or norms. The definitional challenge is not only that the category of “disabled people” is heterogenous, but also that what “disability” should denote, primarily or exclusively, is controversial among both theorists and practitioners. This conceptual breadth is far from innocuous: disability models have the potential to influence public policies, culture, and interactions by suggesting what rights, duties, and social expectations disability entails. Instead of examining those various definitions and arguing in favor of one, this chapter considers the unavoidable cultural polysemy of disability and contrasts the appeal and limitations of the main theoretical strategies to manage it. Some disability models deny that competing understandings of disability are valid, others seek to determine procedures through which disabilities will be defined and assessed, and still others conceptualize disability in a more culturally malleable way.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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