Leviers et obstacles dans les cheminements universitaires à la maîtrise et au doctorat de la population étudiante en situation de handicap émergent (ESHE)
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour but de repérer les leviers et les obstacles dans les cheminements de formation, l’accès aux mesures d’aide et l’inclusion des étudiantes et étudiants en situation de handicap émergent (ESHE) aux prises avec des troubles d’apprentissage, de l’attention, de santé mentale et du développement. L’étude, basée sur des entretiens menés auprès d’ESHE à la maîtrise et au doctorat, montre que le soutien des personnes clés de l’environnement universitaire et des services d’accompagnement est un levier important dans le parcours de formation et l’accès aux mesures d’aide. En revanche, malgré des mesures d’équité, de diversité et d’inclusion, certaines conditions associées aux mesures censées aider s’avèrent parfois contraignantes, voire contre-productives (p. ex., des délais dans la procédure d’évaluation du handicap, la non-reconnaissance d’un diagnostic antérieur du handicap). Par conséquent, les ESHE peuvent se priver ou se voir refuser l’accès aux services d’aide et d’accommodement, ce qui affecte leur rendement scolaire.
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 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| 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".