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Enregistrement W4389992491 · doi:10.7202/1108104ar

Older people, discrimination and citizenship: What specific insights in light of disability law on the national and international level?

2023· article· en· W4389992491 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Mercat‐Bruns, Tatiana Gründler

Notice bibliographique

RevueAequitas Revue de développement humain handicap et changement social · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiscrimination and Equality Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipConventionConvention on the Rights of Persons with DisabilitiesScope (computer science)International lawHuman rightsPolitical scienceDemocracyLawPsychologySociologyLaw and economicsPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our research first delves into the complexity of ageism in law to understand to what extent the existing legal norms are sufficient to encounter the stereotypes linked to old age and the individual as well as systemic discrimination which ensues. According to European and national case law, age is an ambiguous ground of discrimination law and masks the complexity of age discrimination. It seems the scope of the UN Convention on the Rights of People with disabilities overlaps with some difficulties of older people in terms of rights but the CRPD also illustrates how an international convention can be a game changer, creating an impetus to gain insight on the particular characteristics of disability, but not age. The concept of disability discrimination has in turn enriched the way we think of discrimination in a more relational way. In order to prove the inadequacies of the current international legal framework on the human rights of older people, the second part of our study will illustrate how the right to vote exemplifies the challenges of age discrimination in terms of citizenship and full participation of older people in the democratic process, demonstrating the need to adopt a tailored international convention for older individuals.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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