Une convention spécifique aux personnes âgées ? Contribution au débat
Bibliographic record
Abstract
Durant la décennie 2010-2020 j’ai été une actrice, en tant qu’adjointe du Défenseur des Droits (DDD) de la France en charge de la mission de lutte contre les discriminations, de la montée en puissance de la préoccupation pour le respect des droits fondamentaux et de la poursuite de l’exercice d’une pleine citoyenneté pour les personnes qui avancent en âge. Le débat autour de cette question a été conduit au plan national, européen et international, s’appuyant sur le cadre normatif existant à ces échelles et posant la double question de l’appropriation de ce corpus actuel de droits et de l’éventuelle nécessité d’élaborer une convention internationale spécifique aux personnes âgées. M’appuyant sur mon expérience au sein de deux autorités indépendantes (la Haute Autorité de lutte contre les Discriminations et pour l’Egalité (HALDE) et le DDD) j’apporte ici ma contribution à une fresque historique et dialectique, avec les avis de toutes les parties prenantes, débouchant sur le constat des efforts à fournir pour promouvoir et investir au mieux le corpus normatif déjà existant dans un contexte européen où le recours aux juridictions supranationales est possible.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".