Inclure les personnes en situation de handicap dans la réponsed’urgence à une crise : réagir face aux constats alarmants du terrain
Bibliographic record
Abstract
Cet article illustre la problématique du handicap et de l’urgence selon l’expérience de Handicap International, une organisation non gouvernementale qui oeuvre au quotidien depuis 1982 aux côtés des personnes en situation de handicap et des personnes vulnérables confrontées à différents types de crises. Nous nous attacherons dans un premier temps à décrire les conséquences d’une crise humanitaire en termes de création/augmentation du handicap et ses impacts sur la vie quotidienne de la personne en situation de handicap à travers la grille d’analyse du Processus de production du handicap (PPH). Puis, nous décrirons brièvement le cadre légal et les recommandations existantes dans le champ du handicap et de l’urgence. Nous poursuivrons ensuite avec le constat essentiel relevé sur le terrain ces dernières années, tendant à prouver que peu de ces obligations et recommandations sont respectées. Nous rebondirons enfin sur un certain nombre de principes d’actions et de solutions simples, nés de l’expérience visant à améliorer la prise en charge des personnes en situation de handicap dans l’urgence.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".