Participation des personnes en situation de handicap à la gouvernance locale
Bibliographic record
Abstract
Les personnes ayant des incapacités sont en général négligées, voire oubliées dans les processus de développement local, et leurs avis de citoyens ne sont pas, ou très peu, pris en compte. Cette situation constitue une discrimination, contraire aux droits humains tels que rappelés dans la Convention relative aux droits des personnes handicapées. Pour réduire l’isolement des personnes ayant des incapacités et améliorer la qualité de leur participation sociale par l’exercice de leurs droits, Handicap International met en œuvre des projets de développement local inclusif. De son côté, le centre interdisciplinaire de recherche en réadaptation et intégration sociale appuie le même type d’approche dans un contexte de développement urbain inclusif. Le centre international d’études pour le développement local s’est associé à ces deux organismes afin de mettre en place un programme de recherche visant à développer des méthodes, outils et indicateurs permettant de mesurer les effets des stratégies de gouvernance et de développement locaux sur l’amélioration de la participation citoyenne tant individuelle que collective des personnes ayant des incapacités. Le présent article reflète l’état d’avancement de la réflexion, et l’inscrit dans le cadre des objectifs et enjeux méthodologiques du projet.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".