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Enregistrement W4399869820 · doi:10.32870/vel.vi18.164

Promotion de l’enseignement du langage de la canne blanche aupres des usagers de la route dans la ville de yaounde

2021· article· fr· W4399869820 sur OpenAlexfundno aff
Martial Patrice Amougou, Danielle Effa Oyono

Notice bibliographique

RevueVerbum et Lingua · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère des Transports
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le gouvernement camerounais, en phase avec la communauté internationale, s’emploie à promouvoir une société inclusive, à travers l’encadrement et la promotion des aveugles et malvoyants. Cependant, l’on constate pour le déplorer que ces personnes restent marginalisées, incomprises des autres, rendant difficile toute forme d’interaction avec elles. D’où l’intérêt de ce travail qui se donne pour objectif de mener une réflexion sur la promotion de l’appropriation par les usagers de la route de la ville Yaoundé, du langage de la canne blanche des aveugles et malvoyants, pour une meilleure interaction quotidienne dans le cadre de leur mobilité. La réalisation de ce travail s’est opérée grâce à l’observation, les entretiens, l’enquête par questionnaire et la recherche documentaire, dont les résultats montrent que le mode de communication des handicapés visuels n’est pas compris des autres usagers de la route qui, pour des raisons multiples, se déclarent ouverts à son apprentissage. Des propositions en vue d’une meilleure communication entre les personnes voyantes et les malvoyants ont été émises.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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