TECHNOLOGICAL AND HUMAN INCLUSION: RECLAIMING HUMANITY IN A DIGITAL AGE
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the topic lies in the urgent necessity to address digital inclusion not only from a technical standpoint but as a profound emotional, psychological, and social challenge. As technology and artificial intelligence increasingly permeate daily life, the digital divide has evolved beyond mere access to infrastructure; it now encompasses emotional disconnection, fear, and alienation, especially among marginalized groups. The purpose of this study is to explore the relationship between technological advancement and human inclusion, emphasizing that reclaiming humanity must be at the center of digital progress. The methodology adopted is a mixed qualitative-analytical approach, utilizing international statistical data, comparative case studies, and program evaluations from regions such as Europe, North America, Africa, and Asia. Key results highlight that while internet access has improved globally, emotional exclusion remains high, with significant technophobia, distrust, and low self-confidence affecting digitally marginalized populations. Programs that incorporate human-centered approaches—such as Canada's Digital Literacy Exchange, Kenya's Ajira Digital Program, and India's DigiSakshar—demonstrate greater success in fostering emotional resilience and empowering users compared to purely technical training. The findings reveal that true inclusion is not achieved by providing devices alone but by nurturing emotional empowerment, social participation, and dignity. The study concludes that future digital strategies must integrate empathetic, culturally sensitive, and user-centered frameworks if digital technology is to serve humanity fully and equitably. Building an inclusive digital society thus requires a fundamental rethinking of education, public policy, and technological innovation to restore belonging, resilience, and hope for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».