Attribuer des droits sociaux : approches médicales et médico-sociales dans les politiques du handicap françaises. Une étude de l’évaluation des demandes dans deux Maisons Départementales des Personnes Handicapées
Bibliographic record
Abstract
Les débats autour d’une définition biomédicale ou sociale du handicap trouvent un écho dans les procédures d’évaluation du handicap des Maisons Départementales des Personnes Handicapées françaises. Les contraintes qui pèsent sur elles les amènent à favoriser une évaluation des demandes seulement médicale ou plus pluridisciplinaire et environnementale, comme le montre l’analyse des parcours de dossiers de demande de reconnaissance de la qualité de travailleur handicapé. Ce travail d’évaluation est marqué par la tension entre un principe d’individualisation de la prise en charge et un principe d’équivalence des traitements. Deux types de résolution de cette tension peuvent être distingués : une résolution biomédicale, insistant sur le diagnostic, et une résolution médico-sociale, s’appuyant sur le travail d’équipes pluridisciplinaires. Des conflits entre ces deux approches peuvent apparaître lors de la détermination d’un « taux d’incapacité ». Ces différences d’approche peuvent recouper des différences professionnelles (médecins/travailleurs sociaux) et générationnelles (agents ayant travaillé dans les anciennes instances / agents recrutés récemment).
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 | 0.026 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".