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Enregistrement W3010990141 · doi:10.7202/1067531ar

Obstacles et facilitateurs à l’inclusion et à la participation sociale des personnes ayant des incapacités intellectuelles

2020· article· fr· W3010990141 sur OpenAlexaffvenue
Sylvain Letscher, Édith Jolicoeur, Mathieu Point, Élise Milot, Pauline Beaupré, Francine Julien‐Gauthier

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l éducation · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche a pour objectif d’explorer des obstacles et des facilitateurs reliés à l’inclusion et à la participation sociale de personnes ayant des incapacités intellectuelles issues des services d’intégration en emploi d’un Centre intégré de santé et des services sociaux. Au total, 27 participants ont été rejoints par cette étude au moyen de groupes de discussion et d’entrevues individuelles auprès de personnes ayant des incapacités intellectuelles, de parents, de professionnels enseignants, d’intervenants du réseau de la santé et des services sociaux, d’employés d’un organisme de soutien à la personne et sa famille, ainsi que d’employeurs. Les résultats mettent en évidence 1) des facteurs personnels (compétences sociales, capacité d’adaptation, autonomie), 2) des facteurs environnementaux liés au microenvironnement personnel (style parental, pratiques parentales), au mésoenvironnement communautaire (contextes scolaire, professionnel et communautaire inclusifs et pratiques des professionnels) et au macroenvironnement sociétal (orientations politiques et des services) en lien avec l’inclusion et la participation sociale de personnes ayant des incapacités intellectuelles.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,469
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,001 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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