Handicap et vieillissement : regards croisés sur les similitudes et spécificités des personnes handicapées et des personnes âgées
Bibliographic record
Abstract
L’article présenté ci-dessous a été réalisé et rédigé à partir des échanges tenus lors de la session « Handicap et vieillissement » à l’occasion des Rencontres internationales du Réseau d’Études International sur l’Âge, la Citoyenneté et l’Intégration Socio-économique (REIACTIS) de mars 2023 et auxquelles plusieurs des auteurs et autrices de ce numéro ont participé. À l’occasion de la publication de ce numéro spécial, consacré précisément aux similitudes et divergences entre handicap et vieillissement, nous présentons ici une synthèse réflexive des débats en tentant de reproduire le plus fidèlement possible les propos des participants. Ces propos correspondent à leurs approches et ne relatent pas nécessairement les opinions des rapporteurs du présent article, mais visent à donner à voir la manière dont les différents protagonistes envisagent la question des similitudes et des spécificités des personnes handicapées et des personnes âgées.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".