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Enregistrement W4386057538 · doi:10.1522/rhe.v7i1.1323

L’évaluation de l’accès aux sites web des institutions financières

2023· article· fr· W4386057538 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie Ruel, Annie Duplessis, Iulia Mihalache, Denis Gendron, Claude L. Normand

Notice bibliographique

RevueRevue hybride de l éducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en OutaouaisMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesValuation (finance)BusinessPhilosophyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les institutions financières procèdent à un virage numérique. Or, les personnes en situation de handicap vivent des défis à l’égard de la littératie numérique, car ils sont confrontés à une inégalité d’accès. Une recherche a permis d’évaluer l’accès aux sites web de quatre institutions financières exerçant des activités au Québec. La conceptualisation de l’accès inclusif a servi de cadre d’analyse des résultats de cette évaluation. Les résultats illustrent que le virage numérique actuel crée des obstacles à l’accès inclusif laissant pour compte les personnes en situation de handicap (PSH), dont les personnes présentant une déficience intellectuelle. Des recommandations exposent entre autres la nécessité pour les institutions financières d’outiller et de former davantage leur personnel afin de mieux instruire et de soutenir davantage les personnes utilisatrices des services numériques.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,088 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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