A briefing paper on the state of the art of accessibility research focusing on disabled people, including research on attitudinal accessibility and attitudinal barriers
Notice bibliographique
Résumé
Disabled people face many accessibility problems in their lived reality as evident by the United Nations Convention on the Rights of Persons with Disabilities (CRPD). Many societal developments and discussions can influence accessibility and be influenced by accessibility. The objective of this briefing paper for the members of the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC) Insight grant, 435-2024-0750; Computational Urban Accessibility: Understanding, Mapping, and Scoring Barriers in the Built Environment was to better understand the academic coverage of accessibility-related to disabled people, with a particular focus on attitudinal accessibility and attitudinal barriers. We performed a scoping review of abstracts from Scopus, Web of Science, and the 70 databases accessible through EBSCO-HOST using manifest coding and thematic content analysis approaches to fulfill the objective. Our analysis generated various insights: for instance, of the 526,556 abstracts that contained the term “accessibility” only 6.9% also included the disability terms we used. For some other accessibility related terms, the % was even lower. The term “attitudinal accessibility” was only found in 48 full texts, of which 16 had content related to disabled people. Healthcare was the main topic mentioned under attitudinal barriers. Words and phrases such as health, healthcare, “public health”, rehabilitation and “health services” were mentioned substantially, others such as intersectionality, health promotion, “social determinants of health”, health equity, science and technology governance terms and others reflecting various social discussions were rarely mentioned. International normative legal documents were rarely mentioned or not at all. Our findings highlight significant opportunities to engage more deeply with multifaceted accessibility issues affecting disabled people, including the use of occupational rights-based, ability judgment-based, intersectionality-based and spatial rights-based concepts as analytical tools. Such efforts are essential for advancing social inclusion, health and wellbeing and equity of disabled people.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,013 |
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 ».