Bibliographic record
Abstract
L’enseignement supérieur constitue une étape décisive d’autonomisation et de réalisation de l’inclusion. Les enquêtes menées depuis 2016 sur notre campus, doublées du constat d’une exploration faible du terrain de l’accessibilité universitaire, ont stimulé l’émergence du projet Gulivers Campus. Comment faire de l’université un modèle d’inclusion, un stimulateur de l’action, un exemple de démocratie spatiale ? L’Université de Lille a été le coeur d’un réseau d’acteurs soucieux de concevoir une recherche inclusive basée sur de nouvelles méthodes d’investigations qualitatives. Les travaux sur le campus Cité scientifique ont contribué à l’invention de solutions qui conjuguent innovations sociales et innovations technologiques. Issu de de cette recherche, l’outil numérique Uptimizy permet une évaluation globale et une visualisation des ruptures. Il a été construit à partir des normes et des critères d’usages. Il permet de datavisualiser les niveaux d’accessibilité des voiries, des bâtiments, des équipements. L’étude a été révélatrice de l’interdépendance des domaines d’action. Au-delà des aménagements et des contraintes légales, la réalisation d’un campus inclusif se heurte à des obstacles fonctionnels spécifiques à chaque territoire. La mise en oeuvre de l’inclusion nécessite de nouveaux outils transversaux. Un SCOT-U (Schéma de Cohérence Territoriale Universitaire) est expérimenté avec une perspective de diffusion sur d’autres universités.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 teacher head, 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".