Les politiques en faveur des personnes handicapées aux États-Unis et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le partage de compétences entre État fédéral et États fédérés ou Provinces apparaît fort dissemblable entre les États-Unis et le Canada. Aux États-Unis, les États disposent de pouvoirs qu’on pourrait qualifier de « résiduels » par rapport au gouvernement fédéral alors qu’au Canada, la situation est inverse. Cette différence de compétence entre les deux gouvernements fédéraux est bien illustrée en matière de handicap. Aux États-Unis, il existe une politique fédérale forte structurée autour de la loi de non-discrimination « ADA » applicable uniquement aux personnes handicapées alors qu’au Canada la politique est fragmentée et que les principales lois de non discrimination visent toutes les catégories susceptibles d’être discriminées. Aux États-Unis, les prestations concernant le handicap et l’invalidité sont principalement fédérales alors qu’au Canada, seule la pension d’invalidité dépend du niveau fédéral, sauf pour le Québec. Les personnes qui n’ont jamais travaillé ou insuffisamment pour avoir droit à une pension d’invalidité, n’ont droit qu’à l’aide sociale de leur Province. Les deux pays tentent depuis plusieurs années de réduire le nombre de bénéficiaires de prestations d’invalidité par le biais de politiques d’activation difficiles à mettre en œuvre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".