L’urgence climatique et les droits des personnes handicapées : état des lieux et perspectives1
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge le rôle que peut jouer le droit du handicap dans la lutte au changement climatique. En nous appuyant sur la Convention des Nations Unies relative aux droits des personnes handicapées, nous précisons les obligations des États envers les personnes handicapées dans le domaine des changements climatiques. Nous expliquons également que la vulnérabilité accrue des personnes handicapées dans la crise climatique résulte de l’interaction entre les incapacités des individus et les barrières institutionnelles, économiques, comportementales et environnementales auxquels ils sont confrontés dans la société. Nous présentons ensuite les résultats d’une analyse systématique de la protection des droits des personnes handicapées dans le contexte des politiques climatiques adoptées autour du monde. Enfin, nous terminons par une présentation des contentieux climatiques liés aux droits des personnes handicapées. Nous suggérons que des solutions climatiques inclusives du handicap sont non seulement essentielles pour protéger les droits et la dignité des personnes handicapées, mais qu’elles pourraient permettre à une plus grande partie de la population de contribuer à l’émergence de sociétés sobres en carbone et d’améliorer leur résilience climatique.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".