Perceived Training Needs of Municipal Stakeholders in Quebec (Canada) Relating to Universal Design Action Plans
Notice bibliographique
Résumé
Quebec (Canada) municipalities with ≥15 000 inhabitants are legally required to produce an annual action plan to reduce barriers encountered by person with disabilities. Actual tools for universal design are diverse and not harmonised between cities, leading to important training needs. We thus aimed to identify priority training needs among municipalities of all sizes. We use a two-phase sequential descriptive design starting with an online survey (Phase 1) anchored into dimensions of inclusive access followed by focus group discussions (Phase 2). Descriptive statistics and a semi-inductive content analysis for qualitative data were used. A total of n = 114 municipalities responded to Phase 1 including nearly half (37/78) of municipalities with a population ≥15 000 inhabitants. The top five priority needs were 1) Needs assessment, 2) General knowledge, 3) Practical and organisational knowledge, 4) Design/planning phase and 5) Know-how, attitudes, mentalities, culture of the municipalities. Participants (n = 10) to Phase 2 insisted on their needs for practical knowledge, including authentic, contextualised examples coming from other cities. No major differences in needs to prioritise emerged when contrasting larger and smaller size’s municipalities. Results highlighted a variety of training needs, including the importance of prioritising practical contextualised knowledge anchored in authentic experience.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».