Competing (ac)counts of disability: situating prevalence studies in Zambian disability policymaking
Notice bibliographique
Résumé
Research is a critical starting point for public policy. For disability policy, the calculation of prevalence – the percentage of persons with disabilities in a population – has attracted significant attention. Multiple disability prevalence studies have been conducted in Zambia. We used data from semi-structured interviews about research and the policy process with twelve Zambian disability policy stakeholders to explore perspectives about disability prevalence research and policymaking. Policy stakeholders, disability advocates and policymakers, expressed more interest in prevalence than in other types of research. Participants perceived prevalence research according to three competing priorities: inclusion (‘Involve us [for] good results’), pragmatism (‘We have to use that [number]’), and granularity (‘We need details’). Participants discounted the value of prevalence research that conflicted with their priorities. Better understanding of stakeholder perspectives of disability prevalence can illuminate ways that these perspectives influence the use of research evidence in disability policy making.
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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 | 0,122 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».