Sourds et malentendants comme publics de la musique. Le statut ambigu des technologies numériques dans une démarche d’accessibilité
Bibliographic record
Abstract
La notion d’accessibilité culturelle soulève des questions qui s’articulent aujourd’hui aux problématiques liées aux technologies numériques. Dans le champ du handicap, l’accessibilité culturelle par le numérique souffre toutefois du peu de recherches, notamment de recherches empiriques. Les besoins, les pratiques et l’avis des personnes concernées par les processus d’accessibilité restent donc largement méconnus, ce qui maintient une certaine ambiguïté sur le rôle et le statut des technologies dans le cours de ces processus. En prenant comme point d’entrée les expériences musicales des personnes sourdes et malentendantes, observées lors d’un festival hip-hop, nous analysons en quoi le numérique participe de ces expériences musicales singulières et comment celles-ci interrogent en retour la notion d’accessibilité. Nous verrons ainsi que les enjeux spécifiques des technologies numériques résident dans le fait qu’elles contribuent à la fois à définir les processus d’accessibilité et leurs utilisateurs.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.004 |
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".