L’expérience de loisir inclusive, un outil démocratique de solidarité sociale1
Bibliographic record
Abstract
Le concept d’expérience de loisir inclusive apporte un éclairage sur les déterminants favorisant une pratique de loisir intégrée, participative et satisfaisante pour les personnes ayant des besoins et des rythmes particuliers. Ce concept par le modèle de développement humain processus de production du handicap (MDH-PPH) permet de formuler en objectifs de réduction d’obstacles environnementaux les cibles d’amélioration de la participation sociale en ne faisant pas porter le fardeau uniquement sur la personne. Les différences corporelles ou fonctionnelles sont source de créativité, de fierté, de résilience et de solidarité collectives. Une réelle reconnaissance des besoins différents des personnes ayant des incapacités permet la redistribution des ressources rendant les environnement accessibles, offrant des défis qui mobilisent les potentiels et des interactions significatives et réciproques pour offrir un réel libre choix dans un contexte de solidarité sociale. Le meilleur moyen de développer sa connaissance d’une autre personne se trouve dans les interactions qu’on développe avec elle. Le vécu partagé dans une expérience de loisir inclusive devient en ce sens un outil démocratique de solidarité sociale.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.017 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| 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".