La co-construction : une réponse à l’écart entre les discours et la réalité en matière de politique de handicap dans les organisations contemporaines
Bibliographic record
Abstract
Peu d’articles cherchent à rendre compte de la politique du handicap dans toute sa complexité. L’approche part trop souvent d’un regard en surplomb au sein duquel la performance du salarié handicapé est évoquée sans vraiment la qualifier. On a donc tendance à homogénéiser toute forme de handicap et à en oublier la diversité des manifestations. Dans la majorité des cas, la solution apportée se résume à l’aménagement du poste de travail (Richard, 2016). Ce type d’approche favorise le développement d’un phénomène que d’aucuns qualifient, de nos jours, en anglais, de : « disable washing ». Ce phénomène se caractérise par un marketing des ressources humaines dont l’objectif est de séduire les parties prenantes, les candidats potentiels et les salariés en situation de handicap, au détriment des moyens pouvant satisfaire les besoins de ces derniers ; il met aussi en évidence les biais possibles que peuvent prendre certaines organisations par ailleurs reconnues comme « handi-accueillantes ». Face à ces constats, cet article propose une approche qui privilégie la co-construction en matière de politique du handicap, pour mettre fin à une forme de myopie qui existe dans les univers organisés contemporains par rapport à cette question.
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 | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.050 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".