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Enregistrement W3003499185 · doi:10.15353/cjds.v8i6.577

L’offre culturelle française à l’épreuve de la cécité

2019· article· fr· W3003499185 sur OpenAlexvenueno aff
Frédéric Reichhart, Aggée Lomo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En France, depuis les trente dernières années, l’accès à l’offre culturelle à destination des personnes malvoyantes et non voyantes connaît un développement important. En s’appuyant sur l’analyse du contenu de portails électroniques, de divers documents institutionnels, d’observations de dispositifs et d’activités, cet article se concentre, dans une perspective sociohistorique, sur l’émergence et le développement de l’accessibilité des espaces et des prestations culturelles ; plus précisément, il s’agit d’analyser les éléments constitutifs et structurants de cette offre et d’identifier les différents dispositifs et dispositions mobilisés pour la rendre accessible aux personnes aveugles. En fait, il apparaît que la constitution de cette offre résulte à la fois d’initiatives émanant du mouvement associatif qui milite et s’engage pour le droit à la culture, mais aussi du développement des politiques d’accessibilité de chaque établissement et de celles impulsées par l’État au niveau législatif et institutionnel. Une analyse de l’offre muséale révèle la constitution d’une politique d’accueil en faveur des personnes en situation de handicap notamment de visiteurs non voyants et malvoyants. Elle montre qu’en complément de l’accès au bâtiment (accéder) et dans celui-ci (pénétrer et circuler), l’accessibilité au contenu se développe (utiliser), soutenue par une kyrielle de prestations adaptées.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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