Comunicación Audiovisual sin barreras: Televisión pública, World Wide Web y Accesibilidad
Bibliographic record
Abstract
Con la llegada de la Sociedad de la Informacion han aparecido nuevas formas de exclusion que se manifiestan por la incapacidad de acceder a la informacion digital o, lo que es practicamente equivalente, acceder a Internet. En este sentido, no solo quedan marginadas aquellas personas cuya discapacidad les dificulta o les impide el acceso a Internet, sino tambien aquellas que no tienen la formacion necesaria para acceder (los denominados analfabetos tecnologicos) y las que carecen de los recursos economicos necesarios para hacerlo. Por lo tanto, discapacidad, formacion y economia se juntan para crear esta nueva exclusion, una exclusion digital, comunmente denominada la brecha digital.En lo que respecta a los motivos fisiologicos, se ha creado un nuevo campo de estudio denominado Accesibilidad Web que tiene por objetivo el desarrollo de tecnologias, normativas, legislacion, etc. que permitan eliminar estas barreras, en este caso digitales, con las que se encuentran las personas con discapacidad a la hora de acceder a Internet.Esta tesis doctoral se centra en la Accesibilidad Web y mas concretamente en la Accesibilidad Audiovisual en la web, esto es, en el estudio de la accesibilidad en la recepcion de los contenidos audiovisuales de la web. Para ello, en esta tesis doctoral se presenta:1) Un estado de la cuestion en cuanto a Accesibilidad Web se refiere2) Un modelo de estudio para la Accesibilidad Web denominado Accesibilidad Centrada en el Usuario (ACU) y particularizado para la Accesibilidad Audiovisual en la Web.3) Un sistema de evaluacion para la Accesibilidad Audiovisual en la Web4) La aplicacion de este sistema de evaluacion sobre los contenidos presentados en las sedes web de las televisiones publicas del Estado Espanol.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 0.012 |
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".