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Record W3003499185 · doi:10.15353/cjds.v8i6.577

L’offre culturelle française à l’épreuve de la cécité

2019· article· fr· W3003499185 on OpenAlexvenueno aff
Frédéric Reichhart, Aggée Lomo

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En France, depuis les trente dernières années, l’accès à l’offre culturelle à destination des personnes malvoyantes et non voyantes connaît un développement important. En s’appuyant sur l’analyse du contenu de portails électroniques, de divers documents institutionnels, d’observations de dispositifs et d’activités, cet article se concentre, dans une perspective sociohistorique, sur l’émergence et le développement de l’accessibilité des espaces et des prestations culturelles ; plus précisément, il s’agit d’analyser les éléments constitutifs et structurants de cette offre et d’identifier les différents dispositifs et dispositions mobilisés pour la rendre accessible aux personnes aveugles. En fait, il apparaît que la constitution de cette offre résulte à la fois d’initiatives émanant du mouvement associatif qui milite et s’engage pour le droit à la culture, mais aussi du développement des politiques d’accessibilité de chaque établissement et de celles impulsées par l’État au niveau législatif et institutionnel. Une analyse de l’offre muséale révèle la constitution d’une politique d’accueil en faveur des personnes en situation de handicap notamment de visiteurs non voyants et malvoyants. Elle montre qu’en complément de l’accès au bâtiment (accéder) et dans celui-ci (pénétrer et circuler), l’accessibilité au contenu se développe (utiliser), soutenue par une kyrielle de prestations adaptées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.447
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.384
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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