Influence des composantes sensorielles de l’environnement bâti sur la participation des personnes étudiantes n/Neurodivergentes aux activités universitaires signifiantes
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire explore l’influence des composantes sensorielles de l’environnement bâti sur la participation des personnes étudiantes n/Neurodivergentes (PÉN) à leurs activités universitaires signifiantes. Alors que les normes d’accessibilité universelle se concentrent principalement sur les limitations physiques, les besoins sensoriels et cognitifs demeurent peu considérés. Les besoins sensoriels et cognitifs non comblés entraînent notamment stress, fatigue et isolement social chez les PÉN. Objectif : Documenter les freins et les facilitateurs à la participation aux activités universitaires des PÉN. Méthode : Un devis qualitatif de type descriptif-interprétatif a été utilisé. L’échantillon était composé de dix PÉN à l’Université de Sherbrooke. La collecte de données a été menée en trois étapes. Les personnes participantes ont complété des questionnaires en ligne, ont réalisé un parcours commenté et ont pris part à des entrevues semi-structurées afin d’approfondir la discussion. Résultats : Les principaux freins documentés à la participation aux activités universitaires incluent la surcharge sensorielle, l’absence de signalisation et l’aménagement rigide du mobilier. Les facilitateurs identifiés comprennent l’éclairage chaud, les zones calmes, la signalisation claire et la présence d’éléments biophiliques. Ces facilitateurs favorisent la régulation sensorielle, la disponibilité cognitive et le sentiment d’appartenance des personnes étudiantes n/Neurodivergentes. Conclusion : Ce mémoire plaide pour une conception inclusive des campus, inspirée des principes d’accessibilité universelle pour l’environnement bâti, mais aussi du modèle des écoles neuroinclusives (Rajotte et al., 2025), afin de soutenir l’inclusion des personnes étudiantes n/Neurodivergentes dans le milieu académique.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».