Modélisation soutenant l’inclusion numérique des personnes présentant une DI ou un TSA
Bibliographic record
Abstract
Notre société numérique offre de nombreux avantages à bon nombre de citoyens. Cependant, les personnes qui présentent une déficience intellectuelle (DI) ou un trouble du spectre de l’autisme (TSA) doivent interagir avec un environnement numérique commun à l’ensemble des citoyens et inadapté à leurs besoins. Cette situation réfère à l’exclusion numérique. Malheureusement, peu de modèles sont disponibles afin de guider les intervenants et les chercheurs sur les moyens à mettre en place pour promouvoir une utilisation efficace et optimale des technologies par ces personnes. Notre équipe a développé une première modélisation des différents enjeux, représentée par une « pyramide d’accessibilité numérique ». En plus de bien identifier les éléments à prendre en compte lors de l’intervention technoclinique, la pyramide offre quelques pistes de solution pour promouvoir l’accessibilité à ces technologies.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".